- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML Engineer
Оценка ИИАвиасейлс — 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.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль 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
Оценка ИИЗарплата 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.
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
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
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