Machine Learning Engineer
Оценка ИИОтличное предложение от известного бренда в Казахстане с прозрачной вилкой и хорошим соцпакетом. Вакансия привлекательна современным стеком (LLM, Kubernetes) и возможностями для профессионального роста.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенных знаний математической базы (статистика, линал) и практического опыта с PyTorch и Docker. Уровень сложности средний, так как ожидается опыт от 1 до 3 лет и понимание специфики HighLoad.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в 1 000 000 – 1 500 000 ₸ (на руки) соответствует рыночному уровню для Middle ML-инженеров в Алматы. Верхняя граница вилки является конкурентной для специалистов с опытом до 3 лет в локальном финтехе и крупных IT-компаниях.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*📍* Формат/working arrangement: офис / гибрид
*✔️* Должность/position: Machine Learning Engineer
*🏢* Место работы/workplace: Kolesa Group
*💸* Заработная плата/salary: 1 000 000–1 500 000 ₸ в месяц, на руки
*📈* Обязанности/responsibilities:
— Разрабатывать ML-модели для рекомендаций, автомодерации и других продуктовых задач.
— Участвовать во всём ML lifecycle: от данных до production и мониторинга.
— Оптимизировать модели под HighLoad-системы.
— Работать с нейронными сетями и PyTorch.
— Интегрировать LLM / SLM в существующие сервисы.
— Взаимодействовать с продуктовой командой.
*📌* Требования/requirements:
— Опыт работы 1–3 года.
— Python, PyTorch, pandas, NumPy, scikit-learn.
— Хорошее знание классического ML.
— Понимание теории вероятностей, статистики и линейной алгебры.
— Основы Deep Learning в NLP и Computer Vision.
— Git и Docker.
*🌟* Будет плюсом:
— NLP, CV или Recommendation Systems.
— DVC / MLflow.
— Airflow / BigQuery.
— Kubernetes.
*🛠* Технический стек:
— Python
— PyTorch
— ML / Deep Learning
— NLP / CV
— pandas / NumPy / scikit-learn
— Git / Docker
— DVC / MLflow
— Airflow
— BigQuery
— Kubernetes
— LLM / SLM
*✅* Условия/working conditions:
— Полная занятость.
— График 5/2, 8 часов.
— Гибридный формат.
— Медицинская страховка и соцпакет.
— Оплата обучения и профильных мероприятий.
— Программа релокации для иногородних сотрудников.
— Возможности роста и менторство.
*📍* Адрес: Алматы, улица Шевченко, 157/4.
*📢**❗️**🚨* Вакансия: Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- PyTorch
- Pandas
- NumPy
- Scikit-learn
- Git
- Docker
- DVC
- MLflow
- Airflow
- BigQuery
- Kubernetes
- Natural Language Processing
- Computer Vision
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания работы моделей в реальных условиях с высокой нагрузкой.
Как вы подходите к оптимизации ML-моделей для работы в HighLoad-системах?
Оценка практического опыта работы с современными языковыми моделями, указанными в стеке.
Расскажите о вашем опыте интеграции LLM или SLM в продуктовые сервисы. С какими трудностями вы сталкивались?
Проверка навыков работы с данными и инструментами автоматизации.
Как вы организуете процесс мониторинга моделей после их деплоя в продакшн?
Оценка глубины знаний в области нейронных сетей.
В чем разница между подходами к обучению моделей в задачах NLP и Computer Vision, и какие архитектуры вы предпочитаете для каждой из областей?
Проверка владения инструментами воспроизводимости экспериментов.
Как вы используете DVC или MLflow в своем рабочем процессе для управления экспериментами и версионирования данных?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
