- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Главный ML разработчик
Оценка ИИСильный бренд работодателя, четко прописанные задачи и гибридный формат работы в Москве делают вакансию привлекательной для опытных специалистов. Единственный минус — отсутствие указанной вилки зарплаты.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует высокого уровня автономности и опыта работы от 3 лет. Основная сложность заключается в необходимости вести задачи полного цикла — от сбора данных до деплоя в продакшн.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана зарплата, однако для позиции уровня Senior/Lead ML в Москве рыночный диапазон составляет 350,000–500,000 рублей. Предложение от крупного ритейлера обычно соответствует этим ожиданиям, включая бонусы.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Магнит уже сейчас
Присоединяйтесь к команде «Магнит» и создавайте передовые ML-решения для одного из крупнейших ритейлеров страны!
Описание вакансии
Главный ML разработчик
#гибрид
Москва
Компания: Магнит
🔹Чем ты будешь заниматься
-Разрабатывать Uplift модели, модели склонностей и контактной политики
-Валидировать текущие алгоритмы, находить узкие места и внедрять улучшения
-Полностью вести задачи от сбора данных до продакшена и внедрять лучшие практики разработки
-Приоритизировать и реализовывать задачи совместно с лидом аналитики и продактом
🔹Мы ожидаем
-Опыт работы от 3-х лет в направлении Machine Learning
-Уверенное владение SQL и Python
-Понимание полного цикла жизни ML-модели
-Автономность в работе: самостоятельно вести задачи от гипотезы до релиза
-Проактивность и внедрение идей: генерировать предложения по улучшению моделей и продукта, умение доводить инициативы до работающего решения
Контакты: Откликнуться
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- SQL
- MLOps
- Uplift Modeling
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с Uplift-моделями для маркетинговых кампаний.
Расскажите о вашем опыте построения Uplift-моделей: какие подходы (S-learner, T-learner, X-learner) вы использовали и как оценивали их эффективность?
Кандидат должен уметь находить узкие места в текущих алгоритмах.
Как вы подходите к процессу валидации чужих ML-моделей и какие метрики считаете ключевыми для оценки качества в ритейле?
Упоминается работа с моделями склонностей и контактной политикой.
Как бы вы решали проблему «переспама» клиентов при наличии нескольких активных моделей склонности к разным категориям товаров?
Требуется опыт вывода моделей в продакшн.
Опишите ваш типичный стек для деплоя ML-моделей и то, как вы организуете мониторинг их производительности после релиза.
Важна проактивность и взаимодействие с бизнесом.
Приведите пример, когда ваша инициатива по улучшению модели привела к значимому бизнес-результату. Как вы защищали эту идею перед продакт-менеджером?
Похожие вакансии
MlOps / Python Backend Engineer (ML)
Senior/Middle Data Engineer
Data Scientist
Senior Data Scientist
Senior Data Platform Engineer / Big Data SRE
Junior Разработчик ML
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