- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML- / DL-инженер (Weekend Offer)
Оценка ИИЭто уникальная возможность попасть в топовую технологическую компанию за кратчайшие сроки. Яндекс предлагает работу над масштабными проектами (Алиса, Поиск) и сильное инженерное комьюнити, хотя процесс отбора крайне конкурентный.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена форматом Weekend Offer: необходимо пройти несколько интенсивных технических секций за один день. Требуются глубокие знания в ML/DL и умение быстро решать алгоритмические задачи под давлением.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЯндекс обычно предлагает зарплаты на уровне или чуть выше медианы рынка для Senior/Middle+ специалистов, дополняя их расширенным соцпакетом и опционами (RSU). Указанные рыночные оценки соответствуют уровню компенсации в ведущих российских бигтех-компаниях.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Яндекс уже сейчас
Зарегистрируйтесь на Weekend Offer до 20 мая, чтобы получить оффер в Яндекс всего за два дня!
Описание вакансии
Устройтесь в Яндекс за выходные: 30–31 мая
Если вы ML- или DL-инженер с опытом в доменных областях NLP, CV, RecSys и Classic ML, участвуйте в Откликнуться. Это один из наймовых ивентов Яндекса: вы проходите все секции онлайн в ускоренном режиме и сразу получаете обратную связь.
Как всё устроено:
🔴 до 20 мая — регистрация;
🔴 30 мая — две технические секции, вместо трёх в обычном найме;
🔴 31 мая — финальное интервью с командами и офер.
Если хотите работать в одной из команд Яндекса — R&D, Поиск с Алисой AI, Яндекс Карты, Алиса и Умные устройства, Рекламные технологии Яндекса — регистрируйтесь!
Подробности и полезные ссылки — на сайте: Откликнуться. После регистрации с вами свяжется рекрутер и расскажет все детали.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Machine Learning
- Deep Learning
- NLP
- Computer Vision
- Recommender Systems
- Python
Возможные вопросы на собеседовании
Яндекс часто проверяет фундаментальное понимание алгоритмов и структур данных.
Реализуйте алгоритм обхода графа в ширину (BFS) и объясните его временную сложность.
Для ML-инженера критично понимать, как работают функции потерь в различных задачах.
В чем разница между Cross-Entropy Loss и Hinge Loss? В каких задачах предпочтительнее использовать каждую из них?
Поскольку вакансия охватывает NLP, важно знать современные архитектуры.
Объясните механизм Self-Attention в архитектуре Transformer. Как он решает проблему долгосрочных зависимостей?
Важно понимать не только теорию, но и нюансы обучения моделей.
Что такое градиентный взрыв и как методы нормализации (например, Batch Norm или Layer Norm) помогают с ним бороться?
Проверка навыков работы с классическим ML.
Как работает алгоритм Gradient Boosting? Чем он принципиально отличается от Random Forest?
Похожие вакансии
Senior MLOps инженер
Team Lead Data Science / ML
MLOps инженер (Team Lead)
MLOps инженер (Тимлид)
Senior Data Engineer
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
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!