- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 400 000 ₽ – 800 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

ML Engineer (Junior+ / Middle)
Интересный стартап в сфере SportsTech с выходом на международные рынки. Зарплата соответствует рынку Казахстана, а работа с носимыми устройствами дает уникальный инженерный опыт.
Сложность вакансии
Позиция требует уверенных знаний в специфической области временных рядов и биомеханики, а также навыков бэкенд-разработки. Уровень Junior+/Middle предполагает наличие коммерческого опыта от года.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата в 400-800 тысяч тенге (примерно 800-1600 USD) является конкурентной для уровня Junior+/Middle в Казахстане, особенно для стартапа. Верхняя планка соответствует рыночному медианному значению для специалистов с опытом 2-3 года.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Miraitech уже сейчас
Присоединяйтесь к Miraitech и создавайте инновационные решения для анализа движений профессиональных атлетов!
Описание вакансии
ML Engineer (Junior+ / Middle)
Miraitech
400.000 to 800.000 kzt NET per month
Astana / Office
The company is preparing for market entry in Europe and the USA
Miraitech is a sports-tech startup developing wearables and ML/AI solutions for athlete movement analysis, with partnerships with professional clubs
Responsibilities:
• Time series analysis (IMU, pressure sensors)
• Event detection (movement phases, jumps, contact)
• Biomechanics models
• Full ML cycle: data → training → production
• Model integration in backend (FastAPI)
• Working with LLM
Requirements:
• 1-3 years in ML/Data Science
• Python
• Backend (FastAPI or similar)
• Cloud experience (GCP preferred)
Optional:
• Time series analysis
Contacts:
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- Machine Learning
- Large Language Models
- Google Cloud Platform
- FastAPI
- Data Science
- Time Series Analysis
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с датчиками давления и IMU.
Какие методы предобработки и фильтрации шумов вы используете для данных с акселерометров и гироскопов?
Упоминается детекция фаз движения и прыжков.
Как бы вы подошли к задаче сегментации временного ряда для определения начала и конца спортивного упражнения?
В стеке указан FastAPI.
Опишите процесс деплоя ML-модели в продакшн: как обеспечить низкую задержку при обработке потоковых данных через API?
Компания работает с биомеханическими моделями.
Есть ли у вас опыт работы с физическими ограничениями в ML-моделях или расчетом углов суставов по данным сенсоров?
Указана работа с LLM.
Как вы видите применение больших языковых моделей в контексте анализа спортивных показателей и носимых устройств?
Похожие вакансии
ML разработчик (Middle)
ML разработчик Middle Middle+
Разработчик MLOps (Python)
Data инженер Middle+
Middle Data Science (Проект Альфа)
Data Engineer Python (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!