- Страна
- Россия
Java-разработчик ML-инфраструктуры
Оценка ИИVK — топовый работодатель с сильной инженерной культурой, работа над ML-инфраструктурой обещает интересные задачи и профессиональный рост.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует уверенного владения Java 21 и глубокого понимания алгоритмов, а также специфических знаний в области ML-инфраструктуры и высоконагруженных систем.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Senior Java-разработчика в Москве в крупном бигтехе уровень 350,000–500,000 рублей является рыночным стандартом. Данная позиция предполагает работу с ML-инфраструктурой, что может давать дополнительную премию к рынку.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Откликнитесь в vk уже сейчас
Присоединяйтесь к команде VK и развивайте рекомендательные системы, которыми пользуются миллионы людей каждый день!
Описание вакансии
Java-разработчик ML-инфраструктуры
Компания: VK
*☑️*Предстоящие задачи
-Помощь в развитии рекомендательной системы.
-Обеспечение производительности и отказоустойчивости runtime и offline-процессов.
-Улучшение ML-инфраструктуры.
*☑️*Необходимо иметь
-Навыки разработки на Java 21 или более поздних версиях.
-Понимание микросервисной архитектуры.
-Знание алгоритмов и структур данных.
-Опыт работы с Git.
-Английский язык на уровне чтения технической документации.
Java Job в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Java
- Microservices
- Algorithms
- Data Structures
- Git
- Machine Learning Infrastructure
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка актуальности знаний кандидата и умения использовать новые фичи языка.
Какие ключевые нововведения в Java 21 вы считаете наиболее полезными для разработки высоконагруженных систем?
Важно для обеспечения стабильности рекомендательных систем.
Как бы вы организовали мониторинг и обеспечение отказоустойчивости для runtime-процессов ML-моделей?
Проверка фундаментальных знаний, необходимых для работы с инфраструктурой данных.
Какие структуры данных вы бы выбрали для эффективного хранения и поиска признаков (features) в реальном времени?
Оценка архитектурного мышления в контексте микросервисов.
С какими основными проблемами консистентности данных вы сталкивались в микросервисной архитектуре и как их решали?
Проверка понимания специфики ML-инфраструктуры.
