yandex
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
УдалённоПолная занятость

ML Engineer

ИИОценка ИИ

Авиасейлс — сильный бренд с отличной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу с современным стеком (Kubernetes, Lakehouse) и реальное влияние на продукт, что делает её крайне привлекательной для опытных инженеров.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует серьезного опыта (от 3 лет) на стыке Data Engineering и ML. Необходимо не только уметь строить модели, но и владеть инструментами DevOps (K8s, CI/CD) и мониторинга.

Анализ зарплаты

Медиана380 000 ₽
Рынок300 000 ₽ – 500 000 ₽
ИИОценка ИИ

Зарплата в объявлении не указана, но для ML-инженера с опытом от 3 лет в крупной российской тех-компании рыночный диапазон составляет 300,000–450,000 рублей. Авиасейлс обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие верхним границам рынка.

Сопроводительное письмо

Меня заинтересовала вакансия ML Engineer в Авиасейлс, так как мой опыт в построении дата-пайплайнов и деплое моделей в продакшн полностью соответствует вашим задачам. Я обладаю глубокими знаниями Python и SQL, а также имею практический опыт работы с Docker, Kubernetes и CI/CD процессами, что позволит мне эффективно поддерживать ML-платформу.

Особенно меня привлекает возможность работать над Lakehouse концепциями и масштабируемыми сервисами инференса. Я уверен, что мои навыки в анализе качества моделей и опыт командного взаимодействия помогут Авиасейлс внедрять еще более точные и стабильные ML-решения.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Авиасейлс уже сейчас

Присоединяйтесь к команде Авиасейлс и создавайте ML-решения, которыми пользуются миллионы путешественников!

Описание вакансии

ML Engineer

#удаленка

Компания: Авиасейлс

🔹Что нужно делать

-проектировать и сопровождать дата пайплайны необходимых для работы МЛ платформы;

-разрабатывать и поддерживать офлайн (batch) сервисы обучения и инференса ML-моделей;

-деплоить модели в продакшн, обеспечивать их стабильность работы и масштабируемость, разрабатывать систему мониторинга;

-анализировать качество моделей;

-сотрудничать с разными командами разработки и аналитики для интеграции моделей в прод.

🔹Чего ждём от тебя

-опыт работы в Data Engineering/ML не менее 3 лет;

-уверенное владение SQL, Python. Понимание Lakehouse концепций;

-опыт работы с построением моделей (линейные/деревянные модели, ансамбли) для разных задач (регрессия, классификация, кластеризация, временные ряды и так далее);

-навыки работы с контейнерами (Docker, Kubernetes), CI/CD(Jenkins), мониторингом (Prometheus, Grafana);

-желание и способность работать в команде, обмениваться знаниями и опытом.

Контакты: Откликнуться

🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • Machine Learning
  • SQL
  • Kubernetes
  • Prometheus
  • Grafana
  • CI/CD
  • Data Engineering
  • Docker
  • Jenkins
  • Lakehouse

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка понимания архитектуры данных, упомянутой в вакансии.

Расскажите о вашем опыте работы с Lakehouse концепциями. Какие преимущества это дает по сравнению с классическим DWH?

Вакансия включает задачи по деплою и масштабированию.

Как вы организуете процесс мониторинга ML-моделей в продакшене с использованием Prometheus и Grafana? На какие метрики вы смотрите в первую очередь?

Проверка навыков инженерии данных.

Опишите ваш самый сложный дата-пайплайн для ML. С какими проблемами масштабируемости вы столкнулись и как их решили?

Проверка фундаментальных знаний ML.

В каких случаях вы предпочтете ансамбли деревянных моделей линейным моделям, и как вы боретесь с переобучением в таких случаях?

Проверка навыков автоматизации.

Как вы настраиваете CI/CD пайплайн для автоматического переобучения и деплоя моделей?

Похожие вакансии

NDA
2 000 ₽ – 2 500 ₽

ML разработчик (Senior)

SeniorУдалённо
n8n · Generative AI · Python · JavaScript · TypeScript · React · LangChain · PostgreSQL · REST · GraphQL · FastAPI · RAG · Vector Database · Prompt Engineering
+14 навыков
КС
КВИКЛИ СЕЧ ИТ
300 000 ₽ – 450 000 ₽

Senior / Middle+ Data Scientist

SeniorУдалённо
Python · Apache Spark · Machine Learning · Recommendation Systems · Ranking · NLP · LLM · MLOps · A/B Testing · Uplift Modeling
+10 навыков
S
Selecty
220 000 ₽ – 310 000 ₽

MlOps / Python Backend Engineer (ML)

SeniorУдалённо
Python · FastAPI · Flask · Kafka · Docker · Kubernetes · Airflow · Spark · Hive · SQL · MLOps · NLP · Computer Vision
+13 навыков
NDA
от 2 000 ₽

Data Scientist Senior

SeniorУдалённо
Python · Pandas · NumPy · Matplotlib · Seaborn · Plotly · Scikit-learn · SciPy · statsmodels · CatBoost · XGBoost · LightGBM · ARIMA · Prophet · Deep Learning · CNN · RNN · LSTM · Attention · Feature Engineering · tsfresh · EDA
+22 навыков
З
Зонтик
до 390 000 ₽

Senior/Middle Data Engineer

SeniorУдалённо
SQL · Python · C++ · ETL · BI · REST API · JSON · XML · Message Broker · OOP
+10 навыков
C
Centicore
340 000 ₽ – 360 000 ₽

Senior Data Scientist

SeniorУдалённо
Python · Machine Learning · Uplift Modeling · LightGBM · XGBoost · CatBoost · Scikit-learn · Pandas · NumPy · SQL · Apache Spark · Hadoop · Apache Hive · MLOps
+14 навыков
более 1000 офферов получено
4.9

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