- Страна
- Армения
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML / DS Engineer (XRM)
Оценка ИИИнтересная вакансия с современным технологическим стеком (LLM, RAG) и возможностью релокации или удаленной работы в нескольких странах. Четко прописанные требования и фокус на бизнес-результаты делают позицию привлекательной для опытных инженеров.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубокой экспертизы как в классическом ML, так и в современных LLM-технологиях (RAG, векторные БД). Высокая сложность обусловлена необходимостью понимания полного жизненного цикла модели: от проектирования и A/B-тестов до мониторинга дрейфа данных в продакшне.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для специалистов уровня Senior ML/DS в регионах Армении, Грузии и Польши рыночные предложения обычно находятся в диапазоне от 4500 до 7000 USD в зависимости от формы найма и конкретной локации. Данная роль предполагает работу с востребованным стеком LLM, что может повышать планку вознаграждения.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свое резюме @itannam, чтобы начать работу над передовыми AI и LLM решениями в международной команде!
Описание вакансии
ML / DS Engineer (XRM)
#MLEngineer #DSEngineer #Армения #Грузия #Офис #Гибрид #Польша #Удаленно
Требования:
Стек: Языки: Python, SQL. ML-стек: scikit-learn, LightGBM, PyTorch, MLflow. AI/LLM-стек: APIs, embeddings, vector databases, LLM orchestration, evaluation, observability Data stack: ClickHouse, PostgreSQL, MongoDB, AirFlow. Инфраструктура: Docker, Git, CI/CD. BI: Superset, Tableau-будет плюсом. Опыт проектирования, разработки, вывода в production и развития после запуска ML/AI-решений, включая AI / LLM use cases. Практический опыт построения AI/LLM-систем: assistants, copilots, retrieval QA, extraction / summarization, RAG, orchestration, evaluation, guardrails, observability. Опыт оценки влияния решений на бизнес-метрики через A/B-тесты, holdout, uplift-подходы или иные подходы к оценке инкрементального эффекта. Понимание процессов контроля качества данных и production monitoring: drift, data quality, training-serving skew, стабильность скоринга, мониторинг после запуска. Опыт построения ML/AI-сценариев, влияющих на бизнес-метрики: uplift, churn, propensity, reactivation, recommendations, next-best-action. Опыт с embeddings и vector databases. Будет плюсом: Опыт проектирования RAG-сценариев, evaluation pipeline, guardrails и observability для AI/LLM-решений. Опыт safe rollout практик: canary, fallback, rollback, post-launch monitoring.
Локация:📍Для Армении и Грузии-офис, гибрид. Для Польши-удалённо.
Контакт для отклика: Откликнуться
Про карьеру, рост и ценность себя: @jobstobeloved
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Tableau
- Git
- Python
- PyTorch
- LLM
- SQL
- CI/CD
- PostgreSQL
- RAG
- Scikit-learn
- Docker
- Airflow
- MLflow
- LightGBM
- MongoDB
- ClickHouse
- Vector Databases
- Apache Superset
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с современными AI-архитектурами.
Расскажите о вашем опыте проектирования RAG-систем: какие векторные базы данных вы использовали и как настраивали пайплайн оценки (evaluation)?
Оценка умения связывать технические метрики с бизнес-результатами.
Как вы подходите к оценке инкрементального эффекта от внедрения ML-модели (например, через uplift-моделирование или holdout-группы)?
Проверка навыков обеспечения стабильности систем в продакшне.
Какие метрики вы отслеживаете для мониторинга LLM-решений в реальном времени (observability) и как боретесь с галлюцинациями?
Оценка инженерной культуры и навыков работы с данными.
Как вы организуете процесс контроля качества данных (Data Quality) и боретесь с training-serving skew в своих проектах?
Проверка владения инструментами автоматизации.
Опишите ваш опыт работы с MLflow для трекинга экспериментов и AirFlow для автоматизации пайплайнов данных.
Похожие вакансии
Senior Data Scientist
Data Scientist (Senior)
ML Engineer (Senior)
Старший специалист по Data Science
ML-инженер
Руководитель Data Science команды (Анализ спроса в маркетплейсе)
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!