- Страна
- Россия
- Зарплата
- 300 000 ₽ – 400 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Middle+/Senior ML Engineer
Оценка ИИПривлекательная вакансия для опытных инженеров с конкурентной зарплатой и возможностью работать с трендовыми технологиями (LLM). Удаленный формат и четкие требования делают предложение понятным и востребованным.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует солидного опыта (от 4 лет) и глубокой специализации в актуальных областях NLP и LLM. Необходимо уверенное владение современным стеком (Hugging Face, PyTorch) и понимание математической базы.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в 300-400 тысяч рублей gross соответствует рыночному уровню для специалистов уровня Middle+/Senior в РФ, хотя для топовых Senior-позиций в BigTech вилка может быть выше.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Астратех уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Астратех и создавайте передовые ML-решения на базе LLM!
Описание вакансии
Middle+/Senior ML Engineer в Астратех
💰300 000 ₽ – 400 000 ₽ gross
📌Условия и бонусы:
Фултайм, удаленно (РФ), оформление — ГПХ/ ТК после ИС.
📌Наши ожидания:
– опыт разработки ML-решений на Python от 4 лет;
– практический опыт работы с NLP или LLM-моделями;
– опыт работы с PyTorch и экосистемой Hugging Face;
– опыт обучения или fine-tuning моделей;
– понимание методов оценки ML-моделей и базовых принципов математической статистики.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- NLP
- LLM
- PyTorch
- Hugging Face
- Fine-tuning
- Statistics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с современными языковыми моделями.
Расскажите о вашем опыте fine-tuning LLM: какие методы (например, LoRA, QLoRA) вы использовали и с какими сложностями сталкивались?
Оценка понимания архитектурных особенностей.
В чем заключаются основные различия между архитектурами Encoder-only, Decoder-only и Encoder-Decoder в контексте задач NLP?
Проверка навыков оценки качества моделей, указанных в требованиях.
Какие метрики вы считаете наиболее релевантными для оценки качества генеративных моделей, и как вы боретесь с проблемой галлюцинаций?
Оценка владения основным инструментом разработки.
Как оптимизировать потребление памяти при обучении больших моделей в PyTorch? Расскажите про gradient checkpointing и mixed precision training.
Проверка фундаментальных знаний статистики.
Как вы определяете статистическую значимость при сравнении результатов работы двух разных версий ML-модели?
Похожие вакансии
ML-инженер
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
Middle+ Data инженер
Senior Data инженер
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!