Machine Learning Engineer (Governance ML Platform)
Оценка ИИОтличная вакансия в известной компании (EDB) с фокусом на передовые технологии (AI agents, LLM, MLOps). Четко очерченный стек и удаленный формат работы в часовом поясе EMEA делают предложение очень привлекательным для опытных инженеров.
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 ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний как в ML (LLM, мониторинг дрейфа), так и в инфраструктуре (low-latency serving, MLOps). Работа с Postgres-based AI агентами требует специфического опыта на стыке баз данных и искусственного интеллекта.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая роль Senior ML Engineer в регионе EMEA обычно оплачивается в диапазоне $90,000 - $140,000 в зависимости от конкретной страны и налогового резидентства. Позиция в EDB, учитывая сложность стека, вероятно, находится в верхней части рыночного диапазона.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Published time: 2026-10-02
Company name: EDB
Title: Machine Learning Engineer (Governance ML Platform)
Grades: middle+, senior
Job description: Own the ML infrastructure for governance models in EDB's Postgres-based AI agent platform: low-latency serving, evaluation pipelines and model registry, red-team harnesses, drift monitoring and continuous retraining loops.
Location: EMEA
Anywhere: No
Remote: Yes
Forbidden locations: Outside EMEA
Tags:
#ai #machine_learning #llm #mlops #postgresql #agents #mcp #remote #emea #senior #full_time
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Machine Learning
- PostgreSQL
- LLM
- MLOps
- Infrastructure
- Model Registry
- Monitoring
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с высоконагруженными системами и оптимизации времени отклика.
Как бы вы спроектировали архитектуру для low-latency serving моделей управления в контексте Postgres-платформы?
Оценка понимания жизненного цикла модели и автоматизации процессов.
Опишите ваш подход к реализации continuous retraining loops: как вы определяете момент для переобучения и обеспечиваете стабильность новой версии?
Проверка навыков обеспечения безопасности и надежности AI-систем.
Какие методы и инструменты вы использовали для red-teaming и тестирования устойчивости LLM-агентов к атакам?
Оценка умения работать с данными и отслеживать качество моделей в продакшене.
Как вы организуете мониторинг дрейфа данных и концептов для моделей, работающих в реальном времени?
Проверка владения инструментарием MLOps.
Каким критериям должен соответствовать идеальный Model Registry для платформы AI-агентов, и какие инструменты вы предпочитаете для этой задачи?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
