- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML Engineer
Оценка ИИПривлекательная вакансия в аккредитованной IT-компании с полным соцпакетом, ДМС и удаленкой. Четко описанный стек технологий и интересные задачи в области RecSys делают позицию сильной на рынке.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области RecSys и опыта работы с Big Data стеком (Hadoop, Spark), а также навыков деплоя в Kubernetes. Необходим опыт от 3 лет, что соответствует уровню Middle+/Senior.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для ML-инженера с опытом от 3 лет и навыками RecSys/Big Data на российском рынке медиана составляет около 300,000 - 450,000 рублей. Аккредитованные IT-компании обычно предлагают конкурентные условия в этом диапазоне.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my interest in the ML Engineer position at Innovative People. With over 3 years of experience in Data Science and a specialized focus on recommendation systems, I am confident in my ability to enhance your Bitrix24-based solutions and develop high-performing models for continuous playback scenarios. My background includes working with the full ML lifecycle, from researching new approaches in academic papers to deploying scalable solutions using PyTorch, PySpark, and Kubernetes.
In my previous roles, I have successfully implemented RecSys models using libraries like Implicit and LightFM, and I am well-versed in conducting A/B tests to optimize metrics such as Retention and ATS. I am particularly drawn to this opportunity because of Innovative People's commitment to professional growth and the chance to work within a modern tech stack including Airflow, FastAPI, and HDFS. I look forward to the possibility of discussing how my technical skills can contribute to your team's success.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Innovative People уже сейчас
Отправьте свое резюме в Innovative People и станьте частью команды, создающей продвинутые рекомендательные системы!
Описание вакансии
ML Engineer
#удаленка
Компания: Innovative People
🔹Обязанности:
-Поддержка и доработка коробочной версии Битрикс24;
-Развивать существующие модели рекомендаций;
-Создавать новые модели рекомендаций в рамках бесконечных проигрываний;
-Внедрять разработанные решения в продакшен;
-Вести полный цикл мониторинга и поддержки внедренных решений;
-Анализировать качество рекомендаций, заниматься поиском проблемных зон, проведением А/B тестов (через платформу Амазми - схожа со множеством других, основные метрики ATS и Retention).
🔹Требования:
-Техническое образование;
-Опыт работы DS/ML инженером от 3 лет;
-Опыт от 1 года в разработке моделей рекомендаций/поиска/look-a-like;
-Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн;
-Уверенное знание алгоритмов Machine Learning (с глубоким погружением в RecSys/Search/NLP);
-Способность самостоятельно исследовать новые ML подходы, читать статьи на английском и воспроизводить их;
-Владение Python 3 на уровне разработчика;
Знания:
numpy, scipy, sklearn, pandas;
Implicit/LightFM/RecTools;
PyTorch;
SQL, PySpark;
HDFS, Hadoop, docker, airflow, k8s, redis, fast api.
🔹Условия:
-оформление в аккредитованную IT-компанию по ТК РФ;
-ДМС уже со второй недели: стоматология, вызов врача или скорой, полис для выезда за границу и скидка 15% для подключения родственников;
-удаленный формат работы;
-современную технику для комфортной работы;
-возможность участвовать в профильных конференциях (можно даже как спикер!), а также проходить курсы повышения квалификации;
-клуб разговорного английского – встречаемся 2 раза в неделю с коллегами и преподавателем;
-классный корпоративный мерч – каждый год добавляем что-то новое;
-индивидуальные предложения от наших партнеров.
Контакты: Откликнуться
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- NumPy
- Pandas
- PyTorch
- SQL
- Kubernetes
- NLP
- Redis
- Scikit-learn
- Recommendation Systems
- Docker
- PySpark
- Airflow
- Hadoop
- FastAPI
- HDFS
- SciPy
- Implicit
- LightFM
- RecTools
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия сфокусирована на рекомендательных системах. Важно понимать, как кандидат выбирает метрики для оценки качества.
Какие офлайн-метрики вы считаете наиболее релевантными для оценки качества рекомендаций в 'бесконечных проигрываниях' перед запуском A/B теста?
В стеке указаны PySpark и Hadoop. Вопрос проверяет умение работать с большими данными.
Расскажите о вашем опыте оптимизации PySpark джоб для подготовки признаков (feature engineering) при работе с терабайтными данными.
Упоминается поддержка коробочной версии Битрикс24. Важно понять, как ML модель будет интегрироваться в существующую архитектуру.
Как бы вы организовали архитектуру доставки рекомендаций в реальном времени через FastAPI, учитывая ограничения коробочного решения?
В требованиях указаны Implicit и LightFM. Проверка понимания алгоритмов.
В каких случаях вы предпочтете использование нейросетевых подходов на PyTorch классическим методам матричного разложения (ALS/BPR)?
Упоминается проведение A/B тестов через платформу Амазми.
Как вы справляетесь с проблемой 'холодного старта' для новых пользователей или контента в рамках ваших моделей?
Похожие вакансии
MLOps Engineer
Инженер Mlops (Senior)
Middle+ ML разработчик
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Data engineer
Senior Data Engineer
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!
- Страна
- Россия