- Страна
- Россия
Middle+ / Senior Machine Learning Engineer (Demand Planning)
Оценка ИИИнтересная роль для опытных инженеров с фокусом на Demand Planning и широким стеком технологий, включая DL и C++. Однако отсутствие названия компании и четкой вилки зарплаты снижает прозрачность предложения.
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 требованиями к глубокому знанию алгоритмов, C++ для оптимизации и специфическому опыту в прогнозировании временных рядов с использованием Deep Learning.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана заработная плата, но для позиций уровня Senior ML Engineer на российском рынке медиана составляет около 350 000 - 450 000 рублей после вычета налогов. Предложение будет конкурентоспособным, если оно попадает в этот диапазон.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Middle+ / Senior Machine Learning Engineer (Demand Planning)
#MiddleMachineLearningEngineer #SeniorMachineLearningEngineer #Python #PostgreSQL #РФ #РБ #Fulltime
Требования:
Python-уровень Senior. Алгоритмы и структуры данных, оценка сложности (Big O). ООП и принципы проектирования систем. Pandas, Scikit-learn, Statsmodels. SQL, PostgreSQL. Unit- и интеграционное тестирование. Будет плюсом: Математическая статистика и классический ML (линейные модели, Random Forest). Временные ряды: очистка, прогнозирование, кросс-валидация. Градиентный бустинг: XGBoost, LightGBM, CatBoost. Deep Learning для временных рядов: LSTM, Prophet, DeepAR. C/C++ для оптимизации критичных участков. CI/CD и Unix-подобные системы. Техническое образование или релевантный опыт. Сертификации в Python, Data Science, ML или архитектуре ПО.
Локация:*📍*Строго РФ (предпочтительно) или РБ. Full-time.
Контакт для отклика: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- PostgreSQL
- Pandas
- Scikit-learn
- statsmodels
- SQL
- XGBoost
- LightGBM
- CatBoost
- LSTM
- Prophet
- DeepAR
- C++
- CI/CD
- Unix
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний алгоритмов, указанных в требованиях.
Расскажите, как вы оцениваете сложность алгоритмов (Big O) и приведите пример оптимизации Python-кода с использованием C/C++.
Вакансия сфокусирована на Demand Planning.
Какие методы кросс-валидации вы используете специально для временных рядов, чтобы избежать утечки данных из будущего?
В требованиях указаны различные библиотеки для прогнозирования.
В каких случаях вы предпочтете классические статистические модели (Statsmodels) современным нейросетевым подходам вроде DeepAR или LSTM?
Проверка навыков работы с данными.
Как вы обрабатываете пропуски и аномалии в исторических данных о продажах перед подачей их в модель градиентного бустинга?
Проверка инженерной культуры.
Опишите ваш подход к организации CI/CD пайплайнов для ML-моделей и как вы обеспечиваете воспроизводимость экспериментов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
