- Страна
- Россия
- Зарплата
- 224 000 ₽ – 226 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Middle+/Senior ML разработчик
Оценка ИИСтабильная работа в известном кадровом агентстве на долгосрочном проекте с прозрачной вилкой оплаты. Формат удаленной работы и четкие требования делают вакансию привлекательной для опытных специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует серьезного опыта (Middle+/Senior) не только в разработке моделей, но и в их выводе в продакшн, оптимизации и мониторинге. Необходимо уметь самостоятельно выбирать архитектуру решений и обеспечивать их масштабируемость.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанная зарплата (около 225 000 руб. на руки) находится на нижней границе рыночного диапазона для уровня Senior ML в России, где медиана обычно стартует от 350 000 руб. Однако для уровня Middle+ это предложение является конкурентоспособным.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Top Selection уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Top Selection и реализуйте свой потенциал в сложных ML-проектах, откликнувшись прямо сейчас!
Описание вакансии
Middle+/Senior ML разработчик в Top Selection
*💰*224 000 ₽ – 226 000 ₽ на руки
*📌*Условия и бонусы:
Фултайм, удаленно (РФ), ИП, долгосрочный проект.
*📌*Наши ожидания:
– опыт работы с машинным обучением и анализом данных;
– способность выбирать и применять оптимальные алгоритмы для конкретных задач;
– навыки разработки кода ML-моделей и реализации пайплайнов для их обучения;
– знание методов тюннинга параметров и валидации моделей;
– опыт интеграции ML-решений в production-среду;
– умение оптимизировать производительность и масштабируемость систем;
– владение методами мониторинга технических метрик моделей.
*✍🏼*Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Data Analysis
- Machine Learning
- Monitoring
- Performance Optimization
- Model Validation
- ML Pipelines
- Production Deployment
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта внедрения моделей.
Расскажите о самом сложном кейсе интеграции ML-модели в production-среду: с какими проблемами столкнулись и как их решили?
Оценка навыков обеспечения надежности систем.
Какие технические метрики вы считаете критическими для мониторинга состояния модели после деплоя?
Проверка глубины знаний в оптимизации.
Какими методами вы пользуетесь для оптимизации производительности и снижения задержек (latency) при инференсе моделей?
Оценка методологического подхода.
Опишите ваш процесс валидации моделей: как вы боретесь с переобучением и обеспечиваете обобщающую способность на реальных данных?
Проверка навыков работы с данными.
