- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 500 000 ₽ – 1 500 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

ML Engineer (Middle)
Привлекательная вакансия с конкурентной зарплатой для рынка Казахстана и работой над современным стеком технологий. Четко прописанные требования и фокус на R&D делают роль интересной для профессионального роста.
Сложность вакансии
Позиция требует глубоких знаний в области современных архитектур (Transformers, Diffusion) и опыта работы с распределенным обучением, что повышает порог входа. Ожидается владение MLOps и облачными инфраструктурами на высоком уровне.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата (500к - 1.5м тенге) находится в пределах рыночной нормы для Middle ML специалиста в Казахстане, где верхняя планка соответствует уровню Senior или очень сильного Middle+. Предложение выглядит конкурентоспособным для локального рынка Астаны.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Yurt tech уже сейчас
Присоединяйтесь к Yurt Tech и создавайте передовые ML-системы в Астане — отправьте свое резюме прямо сейчас!
Описание вакансии
ML Engineer (Middle)
Yurt Tech
500.000 to 1.500.000 kzt NET per month
Astana / Office
Yurt Tech specializes in IT outsourcing and consulting
Responsibilities:
• Design end-to-end ML system architecture
• Develop and maintain production ML pipelines
• Make technical decisions in system architecture
• Implement modern ML models and algorithms
• Optimize models for production
• Mentor junior and middle specialists
Requirements:
• Expert in Python
• Advanced in PyTorch/TensorFlow/JAX
• Modern architectures: Transformers, Diffusion Models
• Distributed training: DeepSpeed, DDP
• MLOps and CI/CD
• Cloud services: AWS/GCP/Azure
Optional:
• Reading and implementing scientific papers
• Experience with petabyte-scale data
• High-availability ML systems development
Contacts:
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- JAX
- Transformers
- Diffusion Models
- DeepSpeed
- DDP
- MLOps
- CI/CD
- AWS
- GCP
- Azure
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с большими моделями и оптимизации ресурсов.
Расскажите о вашем опыте использования DeepSpeed или DDP: с какими основными трудностями вы сталкивались при масштабировании обучения?
Оценка навыков проектирования систем, указанных в обязанностях.
Как бы вы спроектировали end-to-end ML pipeline для модели, требующей обновления в реальном времени?
Проверка понимания современных архитектур, упомянутых в вакансии.
В чем заключаются ключевые различия в оптимизации Diffusion моделей по сравнению с классическими трансформерами для продакшн-среды?
Оценка MLOps компетенций.
Какие инструменты CI/CD и мониторинга ML-моделей вы считаете наиболее эффективными при работе в облаке AWS или GCP?
Проверка навыка работы с научной литературой (из раздела Optional).
Опишите случай, когда вам пришлось имплементировать алгоритм из научной статьи: как вы валидировали результаты?
Похожие вакансии
Middle+ Data Engineer
Backend / ML Infrastructure / MLOps инженер
Data инженер (Middle)
Data Scientist (Модели оценки качества), Диалоговый ИИ и ML сервисы
Data Engineer Middle
Backend / ML Infrastructure / MLOps инженер (ИИ-ассистент)
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!