- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Engineer в Геосервисы(ML)
Оценка ИИWildberries — крупный тех-гигант с интересными задачами в области компьютерного зрения и геосервисов. Вакансия предлагает работу с передовыми технологиями (3D-реконструкция) и возможность удаленки, что делает её очень привлекательной.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует специфического опыта работы с 3D-данными (облака точек) и траекториями, что сложнее стандартного ETL. Необходимо глубокое понимание специфики ML-разметки и инструментов автоматизации.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Data Engineer уровня Middle/Senior в Москве рыночный диапазон составляет от 250 000 до 450 000 рублей. Wildberries обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие верхним границам рынка для опытных специалистов.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my interest in the Data Engineer position within the Geoservices ML team at Wildberries. With a strong background in Python, pandas, and numpy, I have extensive experience in building robust data pipelines and preparing high-quality datasets for machine learning models. My expertise in handling large-scale image data and point clouds aligns perfectly with your requirements for 3D reconstruction and detection tasks.
In my previous roles, I have focused on automating data labeling and versioning datasets to ensure model reproducibility. I am particularly excited about the opportunity to scale solutions for Wildberries' massive data volumes and contribute to the development of advanced geospatial services. I am confident that my technical skills and understanding of ML quality metrics will allow me to make a significant impact on your team's success.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Wildberries уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Wildberries и создавайте будущее геосервисов через инновационную работу с данными!
Описание вакансии
Data Engineer в Геосервисы(ML)
#удаленка #офис
Компания: Wildberries
☑️Что нужно делать
-Разрабатывать решения для сбора, валидации и предобработки данных для обучения моделей;
-Проектировать структуру датасетов для задач детекции, сегментации и 3D-реконструкции;
-Масштабировать наши решения для больших объёмов данных;
-Подготавливать данные, предварительной и пост. обработки данных (изображения, траектории, облака точек, 3D модели);
-Разрабатывать инструменты автоматической и полуавтоматической разметки;
-Создавать и версионировать датасеты и разрабатывать инструкции для команд разметки.
☑️Какой опыт и знания нужны
•Уверенное знание Python, pandas, numpy;
-Понимание принципов построения качественных датасетов;
-Знание методов аугментации данных;
-Опыт работы с большими объёмами изображений и облаками точек;
-Базовое понимание метрик качества ML-моделей для оценки влияния данных.
Контакты: Откликнуться?
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- NumPy
- Pandas
- Machine Learning
- Data Engineering
- Computer Vision
- 3D Reconstruction
- Data Augmentation
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практических навыков работы с основными библиотеками анализа данных.
Как эффективно объединить два больших DataFrame в pandas, если один из них не помещается в память целиком?
Важно понять, как кандидат работает со специфическими данными, указанными в вакансии.
Какие библиотеки и методы вы используете для предобработки и визуализации облаков точек (Point Clouds) в Python?
Вакансия предполагает работу с детекцией и сегментацией.
Какие методы аугментации изображений вы бы применили для обучения модели детекции объектов в условиях плохой видимости?
Проверка навыков проектирования систем хранения данных.
Как вы организуете версионирование датасетов объемом в несколько терабайт, чтобы обеспечить воспроизводимость экспериментов?
Оценка понимания влияния данных на конечный результат.
Как несбалансированность классов в обучающей выборке влияет на метрики Precision и Recall, и как вы будете это исправлять на этапе подготовки данных?
Похожие вакансии
MLOps Engineer (ML pipelines / Kubernetes / Airflow)
Senior Data инженер
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Data Engineer / SAP HANA Developer (Senior)
Data Scientist в RecSys
Data Engineering Team Lead (команда Clickhouse)
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!
- Страна
- Россия