- Страна
- Великобритания
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Junior ML Engineer
Оценка ИИОтличное предложение для старта карьеры: значительные инвестиции, опытные фаундеры, работа с современным стеком (LLM, NLP) и уникальными данными. Гибридный формат в Лондоне или Ереване и безлимитный бюджет на обучение делают вакансию крайне привлекательной.
Сложность вакансии
Оценка ИИДля Junior-позиции требования достаточно серьезные: ожидается знание трансформеров, NLP и опыт работы с ML-пайплайнами. Однако компания открыта для выпускников, что снижает порог входа при наличии сильной теоретической базы.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии указана как 'конкурентная'. Для Junior ML ролей в Лондоне рынок составляет £40k-£55k в год, в Ереване — $2000-$3500 в месяц. Учитывая стадию стартапа и объем инвестиций, можно ожидать верхнюю границу рыночных значений.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Glite уже сейчас
Присоединяйтесь к Glite и создавайте будущее AI-образования вместе с командой опытных фаундеров!
Описание вакансии
Позиция: Junior ML Engineer
Компания: Glite - AI-powered EdTech-стартап ($7M инвестиций, 1M+ пользователей)
Локация: London / Ереван (hybrid)
Glite делает AI-tutors по английскому для уровня intermediate / advanced - сегмент с быстрорастущим спросом и низкой конкуренцией. Компания уже сделала pre-product, у которого 1 млн пользователей. ML-команда растёт и строит фундаментальные модели для образования: предсказание знаний студента и подбор оптимального следующего задания.
Почему это отличная возможность:
- *🧠* Технические фаундеры с успешными экзитами в EdTech (ex MEL Science)
- *🎙* Данные, которых больше нигде нет: 1M+ языковых тестов, включая голосовые
- *📚* Безлимитный бюджет на обучение - курсы, конференции, книги
- *🚀* Маленькая команда: свои идеи можно предлагать и сразу тестировать
- *💰* Конкурентная зарплата, 25 дней отпуска, обеды каждый день
Чем предстоит заниматься:
– *🧩* Строить модели предсказания знаний и оптимального «next task»
– *📖* Создавать словари, которые дальше масштабируются на другие языки и даже предметы - например, математику
– *📊* Анализировать большие и разнородные данные: фильмы, книги, песни
– *🧪* Придумывать новые типы тестов, собирать результаты и строить на них предсказательные модели
– *⚙️* Оптимизировать и файн-тюнить модели под скорость, масштаб и точность
Требования:
– Английский от B2 (международный стартап с русскоговорящими ко-фаундерами)
– Python + Pandas/NumPy, PyTorch или TensorFlow
– ML-алгоритмы и метрики, нейросети: CNN, RNN, трансформеры
– NLP-алгоритмы
– Опыт автоматизированных ML-пайплайнов
– Диплом CS/DS или эквивалентный практический опыт в ML
Плюсом: end-to-end ML вплоть до мониторинга в проде, reinforcement learning, работа с голосовыми данными, второй язык, доклады и статьи.
Позиция открыта для недавних выпускников без опыта работы и молодых специалистов с опытом до 2-3 лет.
Как податься:
*👉* для отклика пишите в личку Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- NumPy
- Pandas
- PyTorch
- Machine Learning
- Transformers
- NLP
- TensorFlow
- CNN
- Reinforcement Learning
- RNN
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания ключевой задачи вакансии — построения рекомендательной системы заданий.
Как бы вы подошли к задаче предсказания следующего оптимального задания для студента (Knowledge Tracing)?
У компании много голосовых данных, важно понять знаком ли кандидат с их обработкой.
Какие особенности работы с аудиоданными и моделями Speech-to-Text вы знаете?
В EdTech важна скорость работы моделей на больших масштабах.
Какие методы оптимизации и файн-тюнинга трансформеров вы бы использовали для работы в реальном времени?
Проверка владения базовым стеком.
В чем разница между использованием PyTorch и TensorFlow при деплое моделей в продакшн?
Проверка навыков работы с данными.
