- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- от 800 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Middle ML Engineer
Интересная предметная область (цифровизация ЖКХ) и четкий стек технологий. Зарплата соответствует рынку Казахстана для уровня Middle, а гибридный формат работы добавляет гибкости.
Сложность вакансии
Позиция требует уверенного владения PyTorch и специфического опыта в Computer Vision (YOLOv8). Средний уровень сложности обусловлен необходимостью понимания полного цикла: от подготовки данных до деплоя в Docker.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата от 800 000 KZT находится в пределах рыночного диапазона для Middle ML-специалистов в Астане. Верхняя граница рынка для опытных инженеров может достигать 1 200 000 - 1 500 000 KZT в зависимости от сложности проектов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в gdi уже сейчас
Отправьте свое резюме Камиле в Telegram, чтобы присоединиться к команде GDI и развивать ML-решения в сфере ЖКХ!
Описание вакансии
#jobs #Астана
📍 Формат/working arrangement: гибрид
✔️ Должность/position: Middle ML Engineer
🏢 Место работы/workplace: ТОО “GDI”
💸 Заработная плата/salary estimate: от 800 000 KZT
📈 Обязанности/responsibilities:
• Разработка, обучение и оптимизация моделей машинного обучения и компьютерного зрения
• Работа с архитектурами детекции объектов (YOLOv8 и аналогичные)
• Подготовка и очистка данных, аугментация датасетов
• Обучение моделей с использованием PyTorch и TensorFlow
• Проведение экспериментов и подбор гиперпараметров
• Оптимизация производительности моделей (скорость, размер, точность)
• Интеграция моделей в backend / production-системы (API, сервисы)
• Документирование решений и участие в код-ревью
📌 Требования/requirements:
• Уверенное знание Python (ООП, асинхронность, работа с пакетами)
• Опыт работы в ML от 2–3 лет
• Практический опыт с PyTorch (обязательно)
• TensorFlow (желательно / обязательно — в зависимости от проекта)
• Опыт работы с YOLOv8 или аналогичными моделями детекции
• Понимание computer vision
• Знание основ нейронных сетей (CNN, transfer learning)
• Понимание метрик качества (precision, recall, mAP)
• Опыт работы с NumPy, Pandas, OpenCV, Scikit-learn
➕ Будет плюсом:
• Опыт оптимизации моделей (quantization, pruning, ONNX)
• Опыт деплоя (Docker)
• Работа с REST API (FastAPI / Flask)
• Опыт работы с GPU (CUDA)
• Понимание MLOps (CI/CD, мониторинг моделей)
• Опыт работы с большими датасетами
✅ Условия/working conditions:
• Гибридный формат работы
• Работа в компании в сфере цифровизации коммунальных служб
• Участие в разработке технологичных решений
• Командная работа и развитие в ML-направлении
📢❗️🚨 Контакты для связи:
• Telegram: Откликнуться
• WhatsApp: 8701 069 18 18
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- Computer Vision
- YOLOv8
- NumPy
- Pandas
- OpenCV
- Scikit-learn
- Docker
- FastAPI
- Flask
- CUDA
- MLOps
- ONNX
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия сфокусирована на Computer Vision и YOLOv8. Важно понимать, как кандидат улучшает результаты детекции.
Расскажите о вашем опыте работы с YOLOv8. Какие методы аугментации данных вы использовали для повышения mAP в ваших проектах?
В требованиях указана оптимизация производительности. Это критично для продакшн-систем.
Какие техники оптимизации моделей вы применяли на практике (например, квантование или использование ONNX)? Какого прироста скорости удалось добиться?
Работа предполагает интеграцию в backend. Проверяется знание инструментов деплоя.
Как вы обычно организуете процесс деплоя ML-моделей? Был ли у вас опыт работы с FastAPI и Docker для создания микросервисов?
Проверка фундаментальных знаний в CV.
В чем разница между задачами Object Detection и Instance Segmentation, и какие архитектуры нейросетей лучше подходят для каждой из них?
Работа с данными — 80% времени ML-инженера. Важно понять подход к качеству данных.
Как вы справляетесь с проблемой несбалансированных классов в датасете при обучении моделей детекции объектов?
Похожие вакансии
Data инженер Middle
Data инженер Middle+
Data Engineer Python (Middle)
Data Scientist (Middle)
Middle+ ML разработчик
Middle Data Scientist в RecSys
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!
- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- от 800 000 ₽