- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML Engineer
Оценка ИИAston — известная IT-компания с налаженными процессами. Вакансия привлекательна возможностью удаленной работы и современным стеком технологий (Langgraph, Kafka), что актуально для рынка.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция уровня Middle требует уверенного владения не только ML-инструментами, но и навыками бэкенд-разработки (Kafka, REST, WebSockets). Основная сложность заключается в необходимости интеграции моделей в сложные сетевые архитектуры.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Middle ML Engineer в Москве рыночный диапазон составляет от 250 000 до 400 000 рублей. Aston обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие средним значениям по индустрии.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Aston уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Aston и развивайте передовые ML-решения в динамичной среде!
Описание вакансии
Требуется «ML Engineer» (Москва)
Компания «Aston» ищет хорошего специалиста на вакансию «ML Engineer». Москва (Россия). Полный рабочий день. Можно удалённо. Требуемые навыки: #middle, #ApacheKafka, #Сетьхраненияданных, #REST, #JSON, #HTTP, #WebSockets, #RESTfulAPI, #Langgraph, #Git, #Docker.
*👉*Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Apache Kafka
- REST
- JSON
- HTTP
- WebSockets
- RESTful API
- LangGraph
- Git
- Docker
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с инструментами оркестрации LLM-агентов, указанными в стеке.
Расскажите о вашем опыте использования Langgraph. В каких сценариях этот инструмент эффективнее стандартных подходов LangChain?
ML Engineer должен понимать, как данные попадают в модель в реальном времени.
Как бы вы организовали обработку потоковых данных через Apache Kafka для подачи в ML-модель с минимальной задержкой?
Вакансия предполагает работу с различными сетевыми протоколами.
В каких случаях для ML-сервиса вы предпочтете использовать WebSockets вместо стандартного REST HTTP?
Проверка навыков контейнеризации и деплоя.
Опишите процесс оптимизации Docker-образа для тяжелой ML-модели. Как минимизировать размер и время сборки?
Проверка понимания жизненного цикла разработки.
Как вы организуете версионирование моделей и данных в связке с Git? Используете ли вы DVC или аналогичные инструменты?
Похожие вакансии
Backend / ML Infrastructure / MLOps инженер
Data Scientist (Модели оценки качества), Диалоговый ИИ и ML сервисы
Специалист по науке о данных прогнозирования
Backend / ML Infrastructure / MLOps инженер (ИИ-ассистент)
Data Scientist
MLOps Engineer/Лидер команды (ИТ-лидер команды)
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!