- Страна
- Казахстан
Machine Learning Engineer / Applied ML Researcher
Оценка ИИИнтересная роль с широким спектром задач (от рекомендаций до оптимизации) в Алматы. Вакансия привлекательна возможностью влиять на бизнес-метрики и работать с современным стеком, хотя конкретный работодатель не раскрыт.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует не только теоретических знаний в области ML и статистики, но и практического опыта вывода моделей в продакшн, что повышает порог входа для кандидатов без опыта работы с реальными бизнес-задачами.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанная роль соответствует рыночному уровню для специалистов уровня Middle в Казахстане. В Алматы зарплаты для ML-инженеров с опытом 2+ года обычно начинаются от 800 000 KZT и могут достигать 1.5-2 млн KZT в зависимости от сложности задач и масштаба компании.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*✅* Machine Learning Engineer / Applied ML Researcher
*📍* Алматы
Развитие ML-направления и создание моделей для продуктовых и бизнес-задач.
Основные задачи:
• Разработка моделей для recommendation, ranking, forecasting, pricing и optimization.
• Тестирование гипотез и проведение экспериментов.
• Оценка влияния моделей на бизнес-метрики.
• Вывод ML-решений в production.
Мы ищем вас, если:
• Есть 1–2+ года опыта в ML Engineering, Data Science или Research Engineering.
• Уверенно владеете Python и SQL.
• Сильная база в математике, статистике и machine learning.
• Работали с production ML и современным стеком.
*📩* Резюме направляйте: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Machine Learning
- Statistics
- Mathematics
- Recommendation Systems
- Forecasting
- Pricing Optimization
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания полного цикла разработки ML-продукта.
Расскажите о вашем опыте вывода ML-моделей в production: с какими трудностями вы сталкивались и как их решали?
Оценка навыков работы с рекомендательными системами, указанными в задачах.
Какие подходы к построению рекомендательных систем вы использовали и как оценивали их эффективность до и после внедрения?
Проверка умения связывать технические метрики с бизнес-результатами.
Как вы выбираете метрики для оценки влияния модели на бизнес (например, в задачах ценообразования или прогнозирования)?
Оценка глубины знаний в области классического машинного обучения.
В каких случаях вы предпочтете градиентный бустинг нейронным сетям для табличных данных и почему?
Проверка навыков работы с данными.
Опишите сложный SQL-запрос, который вам приходилось писать для подготовки датасета для обучения модели.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
