- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML Engineer
Оценка ИИСильная инженерная вакансия в известной компании с фокусом на Open Source и сложные корпоративные решения. Четкие требования и современный стек технологий делают позицию привлекательной для опытных специалистов, ценящих удаленный формат работы.
Сложность вакансии
Оценка ИИВакансия требует серьезного практического опыта (от 3 лет) и глубоких знаний в области классического ML (градиентный бустинг, статистика). Дополнительную сложность создают требования к навыкам оптимизации вычислений на больших данных и владение SQL на продвинутом уровне.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для ML-инженера уровня Middle+/Senior на российском рынке вилка обычно составляет от 250 000 до 450 000 рублей. Учитывая требования к 3-летнему опыту и работе с Big Data, можно ожидать предложение в верхней части рыночного диапазона.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Haulmont уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Haulmont и развивайте Open Source решения мирового уровня — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
🖥 ML Engineer
УдалёнкаHaulmont — развиваем популярную во всем мире Open Source платформу Jmix для разработки корпоративного ПО, создаем уникальные решения для автоматизации бизнеса заказчиков.
Требования:
– Практического опыта в ML / Data Science не менее 3 лет;
– Глубокая экспертиза в gradient boosting (CatBoost/XGBoost/LightGBM): тюнинг гиперпараметров, регуляризация, работа с категориальными признаками, масштабирование на GPU/CPU;
– Уверенный Python для продакшн-ML (pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn);
– Опыт построения и валидации ML-пайплайнов на больших данных (100K+ объектов);
– Сильный фичеинжиниринг на табличных и временных данных
– Опыт оптимизации и распараллеливания ML-вычислений (multiprocessing, Dask, Spark, Ray);
– SQL на уровне работы с большими таблицами (joins, window-функции, оптимизация запросов);
– Понимание статистики (A/B-тесты, доверительные интервалы, проверка гипотез) и оптимизационных методов;
– Опыт применения трансформеров будет плюсом;
– Знание MLOps (Airflow/Prefect, MLflow, мониторинг дрейфа) будет плюсом;
– Опыт в домене ритейла / ценообразования / программ лояльности будет плюсом.
🔜 А избранные IT-вакансии вы найдете в нашем канале IT Job Hub
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- CatBoost
- XGBoost
- LightGBM
- Pandas
- NumPy
- SciPy
- Scikit-learn
- SQL
- Dask
- Spark
- Ray
- Airflow
- Prefect
- MLflow
- Transformers
- A/B Testing
- Statistics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины понимания основного инструмента стека (CatBoost/XGBoost).
Расскажите о вашем опыте борьбы с переобучением в моделях градиентного бустинга. Какие методы регуляризации и параметры тюнинга вы считаете наиболее эффективными?
Оценка навыков работы с большими данными и оптимизации.
Как бы вы организовали процесс обучения модели на данных объемом 100K+ объектов, если они не помещаются в оперативную память? Какие инструменты (Dask, Spark, Ray) вы бы выбрали?
Проверка математической базы и понимания бизнес-метрик.
Как вы подходите к дизайну A/B-тестов для проверки гипотез в задачах ценообразования? Как рассчитываете размер выборки и доверительные интервалы?
Оценка навыков фичеинжиниринга.
Какие специфические подходы к генерации признаков вы используете при работе с временными рядами и табличными данными в ритейле?
Проверка знаний в области жизненного цикла моделей.
Как вы организуете мониторинг дрейфа данных (data drift) и дрейфа концепта (concept drift) в продакшн-среде?
Похожие вакансии
MLOps Engineer (Senior)
Data Scientist (AutoML)
Team Lead MLOps / Tech Lead
Data Science / ML Engineer
Data инженер Middle+ Senior
Data инженер Middle
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