AI ML Engineer
Оценка ИИОтличная вакансия для опытных ML-инженеров: высокая зарплата, работа над сложным и интересным продуктом в сфере PropTech и полная удаленка в пределах Европы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к уровню Senior и спецификой задач: работа с 3D-восприятием, панорамными (equirectangular) и спутниковыми снимками требует глубоких знаний в Computer Vision.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата до $120,000 в год является конкурентоспособной для Senior ML ролей в Европе, хотя в топовых тех-хабах (Лондон, Берлин) или крупных американских компаниях с офисами в ЕС верхняя планка может достигать $140k-160k. Тем не менее, для полностью удаленной позиции это очень достойное предложение.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Published time: 2026-11-02
Company name: DocuSketch
Title: AI ML Engineer
Salary: $10,000 - $120,000 / year
Grades: senior
Job description: Research, train and deploy state-of-the-art ML models for object detection and 3D perception on equirectangular, phone and satellite imagery for a property-tech platform, prototyping new ideas into proofs of concept and demos.
Location: Europe (any location except Russia, Belarus, Ukraine)
Anywhere: No
Remote: Yes
Forbidden locations: Outside Europe, Russia, Belarus, Ukraine
Tags:
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- PyTorch
- Python
- Computer Vision
- Machine Learning
- 3D Reconstruction
- Object Detection
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с 3D-сценами и панорамами. Важно понимать опыт кандидата в этой нише.
Расскажите о вашем опыте работы с equirectangular-изображениями и специфических проблемах искажения, с которыми вы сталкивались при обучении моделей.
Проверка практических навыков работы с современными архитектурами детекции.
Какие архитектуры для object detection вы считаете наиболее эффективными для работы со спутниковыми снимками высокого разрешения и почему?
Позиция Senior подразумевает умение доводить R&D до продакшена.
Опишите ваш процесс перехода от научной статьи или прототипа к деплою модели в высоконагруженную систему.
Ключевой стек вакансии.
Как вы оптимизируете производительность инференса моделей PyTorch для работы в реальном времени на мобильных устройствах или в облаке?
Проверка знаний в области 3D.
Какие подходы вы использовали для оценки глубины (depth estimation) или восстановления 3D-структуры по 2D-изображениям?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
