- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 700 000 ₽ – 900 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AI Engineer/Data Scientist
Оценка ИИИнтересные задачи на стыке AI и EdTech в государственном секторе. Зарплата выше средней по рынку Казахстана для данного уровня, однако оффлайн-формат может быть минусом для некоторых.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в NLP и LLM, а также уверенного владения SQL и классическим ML. Работа предполагает оффлайн-формат в Астане, что сужает круг кандидатов.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата (700,000 - 900,000 KZT) находится в верхнем диапазоне для Middle Data Scientist в Астане. Рыночный медианный уровень для таких позиций обычно составляет около 600,000 - 750,000 KZT.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Национальный Центр Тестирования (NTC) уже сейчас
Присоединяйтесь к команде НЦТ и создавайте инновационные ИИ-решения для будущего казахстанского образования!
Описание вакансии
#вакансия #астана #оффлайн #workITkz #python, #fullstack
Должность: AI Engineer/Data Scientist
Компания: Национальный Центр Тестирования (NTC)
Город: Астана
Занятость: оффлайн
Оплата: 700000-900000
Описание вакансии:
Разработка ИИ-решений для образовательных систем
Разработка автоматизированных пайплайнов для проверки и оценки ответов
Проведение экспериментов с большими языковыми моделями (LLM), промптами и методами дообучения
Подготовка, обработка и анализ данных
Опыт работы в Data Science, Machine Learning или NLP от 2 лет
Хорошее знание основ машинного и глубокого обучения
Уверенное владение Python
Продвинутый уровень SQL
Опыт работы с библиотеками для анализа данных и машинного обучения:
- NumPy
- pandas
- scikit-learn
Работа в Офисе - Астана
Контакты:
Telegram Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- NumPy
- Pandas
- Machine Learning
- LLM
- SQL
- Deep Learning
- NLP
- Scikit-learn
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия подразумевает работу с LLM для оценки ответов. Важно понимать, как кандидат обеспечивает стабильность результатов.
Какие методы вы используете для оценки качества генерации LLM и борьбы с галлюцинациями в образовательных задачах?
Упоминается разработка пайплайнов для проверки ответов. Проверка навыков обработки текстовых данных.
Расскажите о вашем опыте построения NLP-пайплайнов: от предобработки сырого текста до финальной классификации или оценки.
В требованиях указан продвинутый SQL. Важно оценить умение работать со сложными структурами данных.
Опишите наиболее сложный SQL-запрос, который вам приходилось оптимизировать для подготовки датасета.
Работа с образовательными системами требует точности. Проверка знаний классического ML.
В каких случаях вы предпочтете классические методы ML (например, градиентный бустинг) вместо использования нейросетей для анализа данных?
Вакансия включает дообучение моделей. Проверка практического опыта.
Какие подходы к дообучению (fine-tuning) моделей вы применяли на практике и с какими трудностями сталкивались?
Похожие вакансии
Аналитик / MLE (Middle/Senior/Staff) в команду эффективности
Data Scientist
Data Engineer / DataOps Engineer
Data Scientist Middle
Data инженер (Middle+)
ML разработчик
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!