ML-инженер · HourlyPro

ML-инженер для внедрения моделей, LLM и MLOps-задач

Подключим ML-инженера для прототипа, интеграции модели, LLM-функции, пайплайна данных, MLOps-настройки или вывода ML-решения в рабочий контур.

Сценарий

Когда нужно не просто исследование, а рабочая ML-функция в продукте или внутреннем процессе.

Мы не начинаем с продажи часов. Сначала выясняем, какой результат нужен, какой стек используется, какие есть ограничения по доступам и срокам. После этого предлагаем реалистичный формат: несколько часов, короткий проект или временное усиление команды.

Если задача требует другой роли, честно скажем: например, вместо разработчика может быть нужен QA, DevOps, архитектор, аналитик или ML-специалист.

Что можно поручить

Типовые задачи
LLM-интеграции, ассистенты, классификация и поиск
Пайплайны подготовки данных и инференса
MLOps, мониторинг, версионирование моделей
Прототипирование ML-функций
Интеграция модели в backend или внутреннюю систему

Результат

Что вы получаете на практике

ML и MLOps задачи обычно от 2 000 ₽/час. Прототипы и discovery оцениваются по вводным.

Понятный ML-сценарий и ограничения
Рабочий прототип или интеграция
План вывода в production
Оценка качества и рисков модели

Перед стартом

Что ускорит оценку задачи

Чем точнее вводные, тем меньше риск лишних часов на диагностику.

Контекст

Кратко опишите бизнес-задачу, стек, текущую проблему и что должно измениться после работы.

Материалы

Подготовьте ссылку на сайт, документацию, тестовый доступ, логи, макет или описание API, если это безопасно.

Смежные направления

Data Science · Backend · Архитектор

Процесс

Как подключаем специалиста

1

Разбор

Вы описываете задачу, стек, срок и ограничения. Если вводных мало, помогаем сформулировать.

2

Подбор

Выбираем специалиста нужного уровня: разработчик, DevOps, QA, аналитик, архитектор или ML-инженер.

3

Оценка

Фиксируем ставку, ориентир по сроку, доступы и первый понятный результат.

4

Работа

Специалист приступает, а коммуникация и ответственность остаются в контуре Jetlyn.

FAQ

Частые вопросы

Можно сделать LLM-функцию в продукте?

Да, если есть понятный сценарий, данные и критерии качества.

Берете MLOps?

Да, включая пайплайны, мониторинг, версионирование и интеграцию в рабочий контур.

Можно начать с прототипа?

Да. Это часто лучший способ проверить гипотезу без большого проекта.

Оценка задачи

Опишите задачу - подберем специалиста и формат работы

Ответим в рабочее время, зададим уточняющие вопросы и скажем, кого есть смысл подключать: разработчика, DevOps, QA, аналитика или ML-специалиста.

HourlyPro работает как проект Jetlyn: договор, коммуникация и ответственность остаются на стороне компании.

Заявка уйдет в HourlyPro / Jetlyn для оценки задачи. Не отправляйте пароли и приватные ключи через форму.