Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Machine Learning Specialist
Оценка ИИИнтересный проект в сфере HealthTech с работой над сложными наукоемкими задачами. Гибкий формат занятости и удаленка — большие плюсы, однако отсутствие четкой вилки зарплаты снижает прозрачность.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в специфической области обработки сигналов (PPG) и умения работать с зашумленными данными малого объема, что сложнее стандартных задач классификации.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля специалиста с опытом от 1 года в области ML и обработки сигналов на проектной основе, рыночные ставки обычно начинаются от 150 000 рублей. Учитывая специфику PPG и HealthTech, компенсация может быть выше среднего по рынку при наличии релевантного опыта.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Machine Learning Specialist position at Cacao Mobile. With a solid background in signal processing and practical experience in handling noisy real-world data, I am confident in my ability to contribute to the development of your PPG-based blood pressure prediction models. My experience in both supervised and unsupervised learning, combined with a research-oriented mindset, aligns perfectly with the challenges of optimizing models on limited datasets and engineering features for health metrics.
In my previous work, I have successfully tackled open-ended tasks and worked with imperfect labels, which I understand is crucial for your current project. I am particularly excited about the opportunity to work on HRV and PPG technologies within a product-focused team. I am eager to bring my expertise in filtering, feature engineering, and pattern recognition to help Cacao Mobile scale its Health and Wellness applications and improve the quality of life for users worldwide.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Cacao Mobile уже сейчас
Присоединяйтесь к Cacao Mobile и создавайте инновационные решения в сфере Health & Wellness — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
Machine Learning Specialist
Локация: Удаленно
Компания: Cacao Mobile
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Проектная/Частичная
10 лет создаем приложения в категориях Health и Wellness, Entertainment и утилитов, привлекая тысячи пользователей по всему миру.
Коротко о проекте:
Мобильное приложение, которое измеряет частоту сердечных сокращений и вариабельность сердечного ритма (HRV) с использованием технологии PPG.
Фокусные задачи на позиции:
- Разработка и улучшение моделей для предсказания давления на основе PPG;
- Дообучение и оптимизация моделей на ограниченных и шумных данных (~3k сигналов);
- Улучшение качества предсказаний (в т.ч. для калиброванных пользователей);
- Обработка сигналов (фильтрация, преобразования, feature engineering);
- Работа с задачами без явных лейблов (кластеризация, PCA, поиск паттернов);
- Решение дополнительных задач на том же сигнале (стресс, энергия и др.);
- Разработка алгоритмов и персональных baseline-метрик пользователя;
- Проведение исследований и анализ новых подходов.
Что ждем от кандидатов:
- Год практического опыта в Machine Learning;
- Сильный бэкграунд в обработке сигналов;
- Опыт работы с шумными real-world данными;
- Практика в supervised и unsupervised learning;
- Опыт работы с неполными / неточными лейблами;
- Навык решения open-ended задач;
- Research mindset (работа со статьями, анализ решений);
- Плюс: опыт с PPG или понимание давления
Что с нашей стороны:
- Опыт работы в продуктовой команде, нацеленной на масштабирование;
- Возможность бустануть свои профессиональные навыки в команде единомышленников;
- Творческая атмосфера, прозрачные процессы, минимум бюрократии;
- Доступ ко всем необходимым для работы инструментам и сервисам;
- Полностью удаленная работа.
🌐 Резюме отправлять: Откликнуться
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Data Analysis
- Python
- Machine Learning
- Feature Engineering
- Clustering
- Signal Processing
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- PCA
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний в обработке сигналов, критически важных для работы с PPG.
Какие методы фильтрации и предобработки вы бы применили к сырому PPG-сигналу для удаления артефактов движения?
Оценка способности кандидата работать в условиях ограниченных данных (3k сигналов), упомянутых в вакансии.
Как вы будете бороться с переобучением и оценивать качество модели при наличии всего 3000 записей с высоким уровнем шума?
Проверка опыта работы с неразмеченными данными и методами снижения размерности.
В каких случаях при анализе HRV вы бы отдали предпочтение PCA перед другими методами извлечения признаков?
Оценка исследовательского подхода к решению задач без четких ответов.
Опишите ваш процесс работы с задачей, где отсутствуют явные лейблы (ground truth). Как вы валидируете результаты?
Проверка понимания предметной области (Health Tech).
Какие физиологические особенности PPG-сигнала наиболее коррелируют с артериальным давлением, и как их отразить в feature engineering?
Похожие вакансии
MLOps Engineer
Инженер Mlops (Senior)
Middle+ ML разработчик
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Data engineer
Senior Data Engineer
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!