Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML Engineer (Middle)
Оценка ИИИнтересный стек технологий и работа с LLM делают вакансию привлекательной, однако наличие жестких возрастных ограничений и бюрократических проверок снижает общий балл. Проект долгосрочный (12 месяцев), что гарантирует стабильность.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием гибридных компетенций: глубокого понимания ML (особенно LLM/RAG) и сильных навыков бэкенд-разработки и DevOps (K8s, Airflow). Также присутствуют строгие возрастные рамки и проверка на отсутствие предыдущих подач в компанию.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана зарплата, но для Middle ML Engineer с навыками бэкенда и опытом работы с LLM рыночные предложения в России обычно начинаются от 250 000 рублей. Учитывая требования к Big Data стеку, опытный кандидат может претендовать на верхнюю границу рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свое резюме с указанием возраста и локации, чтобы занять позицию ML Engineer в крупном проекте!
Описание вакансии
ID 3416
#ML Engineer
MiddleКритично: Опыт разработки c LLM (RAG-пайплайны) и бэкенд разработки.
Требования:
Ключевой стек Python, Airflow/ArgoWorkFlow, Mlflow, Hadoop, PySpark, Kafka, Seldon/Kserve, Kubernetes, Jenkins
Опыт работы с моделями машинного обучения
Опыт внедрения моделей машинного обучения как сервисы
Опыт бэкенд-разработки, веб-разработки
Опыт разработки с LLM, NLP-моделями
Опыт с Docker, Kubernetes
Больше разработчик, чем DS.
Опыт работы в стеке от 3х лет
план старт 28.09
привлечение 12 мес
Если кандидат в течении года подавался напрямую или через вендора к заказчику - таких кандидатов заказчик
не рассмотрит
Обязательный чек-лист перед отправкой кандидата:
- Кандидату от 23-45 лет?
- Подавался ли кандидат в течении года к клиенту?
- Работал ли кандидат у клиента?
*❗️**❗️**❗️Писать {{apply_contact}}⚡️**⚡️**⚡️**⚡️ С РЕЗЮМЕ В КОТОРОМ УКАЗАН ВОЗРАСТ И ЛОКАЦИЯ НАХОЖДЕНИЯ. Укажите 🆔 вакансии❗️ Без этой информации отклики не рассматриваются ❗️**❗️*
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- LLM
- Kubernetes
- RAG
- NLP
- Docker
- PySpark
- Airflow
- Kafka
- Hadoop
- Jenkins
- MLflow
- KServe
- Argo Workflows
- Seldon Core
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия делает упор на RAG-пайплайны. Важно понять, как кандидат решает проблему актуальности и точности данных.
Расскажите о вашем опыте построения RAG-пайплайнов: какие векторные базы данных вы использовали и как боролись с галлюцинациями моделей?
Позиция требует навыков инженера больше, чем исследователя. Вопрос проверяет умение доводить модель до продакшна.
Опишите процесс деплоя ML-модели в Kubernetes с использованием Seldon или Kserve. С какими трудностями вы сталкивались при масштабировании?
Стек включает Hadoop и PySpark, что предполагает работу с большими данными.
В каких сценариях вы использовали PySpark для подготовки данных для ML-моделей и как оптимизировали производительность джоб?
Airflow указан как ключевой инструмент для оркестрации.
Как вы организуете мониторинг и обработку ошибок в сложных DAG-ах Airflow при обработке ML-пайплайнов?
Требуется опыт бэкенд-разработки.
Каким образом вы проектируете API для взаимодействия с ML-сервисами, чтобы обеспечить низкую задержку (latency) при высоких нагрузках?
Похожие вакансии
Data Scientist (MLOps)
Data engineer
ML-инженер
Data инженер (Middle+)
Data Scientist Middle +
Data Scientist 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!