- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML Engineer / Инженер машинного обучения
Оценка ИИИнтересный проект в сфере ИИ и нейросетей от стабильной компании. Работа над социально значимыми и технологичными сервисами (поиск, советы, создание приложений) дает отличные возможности для профессионального роста ML-специалиста.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области машинного обучения и, вероятно, NLP, учитывая специфику продукта (поиск и ответы на вопросы). Сложность заключается в необходимости интеграции ML-моделей в работающую экосистему приложений.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для ML-инженеров в России рыночный диапазон достаточно широк и сильно зависит от уровня (Middle/Senior). Указанные рыночные цифры отражают средние ожидания для специалистов с опытом работы в продуктовых ИТ-компаниях.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в РЦ ДИТ уже сейчас
Присоединяйтесь к команде РЦ ДИТ и создавайте инновационные ML-решения для интеллектуального поиска и генерации контента!
Описание вакансии
ML Engineer / Инженер машинного обучения
Компания: РЦ ДИТ
ООО РЦ ДИТ - НейроДИТех provides a system that helps users get answers to questions, search for information, get advice, and create applications.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Machine Learning
- Python
- NLP
- Data Science
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат подходит к созданию систем, способных находить точные ответы в больших массивах данных.
Какие подходы вы бы использовали для построения системы поиска ответов на вопросы (QA system) в рамках проекта НейроДИТех?
Продукт компании связан с генерацией контента и консультациями, где LLM играют ключевую роль.
Есть ли у вас опыт работы с Large Language Models и их дообучением (fine-tuning) под специфические домены?
ML-инженер должен уметь не только обучать модели, но и выводить их в продакшн.
Расскажите о вашем опыте деплоя ML-моделей и обеспечения их масштабируемости.
Для системы поиска информации критически важно качество ранжирования.
Какие метрики вы считаете наиболее релевантными для оценки качества поисковой системы и рекомендаций?
В продуктовой разработке важно уметь оптимизировать ресурсы.
Как вы подходите к задаче оптимизации инференса тяжелых моделей для снижения задержек (latency)?
Похожие вакансии
Senior MLOps инженер
Team Lead Data Science / ML
MLOps инженер (Team Lead)
MLOps инженер (Тимлид)
Senior MLOps инженер
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!