- Зарплата
- 4 000 $ – 5 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML Engineer (Scala/Python)
Оценка ИИПривлекательная вакансия в геймдев-индустрии с прозрачной вилкой в долларах и возможностью удаленной работы. Стек технологий современный и востребованный, хотя требования к кандидату достаточно высокие.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием владения сразу двумя языками (Scala и Python), а также глубокими знаниями в области Big Data инфраструктуры и MLOps. Роль требует опыта работы с распределенными системами и вывода моделей в реальный продакшн.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в $4,000–5,000 gross соответствует среднерыночным показателям для Senior ML/MLOps инженеров на международном рынке при удаленной работе, хотя для топовых американских или европейских компаний верхняя планка может быть выше.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Gameram уже сейчас
Присоединяйтесь к Gameram и создавайте высоконагруженные рекомендательные системы для миллионов геймеров по всему миру!
Описание вакансии
ML Engineer (Scala/Python) | Middle+/Senior
📍 Локация: удаленно (не РФ)
💰 ЗП: $4,000–5,000 gross / месяц
💼 Формат: full-time
📈 Уровень: Middle+/Senior, от 4 лет опыта
Ищем ML Engineer в команду рекомендаций социальной сети для геймеров Gameram. Вакансия ближе к DE/MLOps, основной фокус на подготовке и доставке рекомендательных систем до пользователя и их стабильной работе в проде.
Стек: Scala, Python, Spark, Airflow, Hadoop/HDFS, Kafka, ZooKeeper, ClickHouse, Superset, Redis, PostgreSQL, AWS.
Что делать:
— выводить ML-модели и рекомендательные системы в production;
— развивать и поддерживать ML-инфраструктуру;
— взаимодействовать с Data Science, продуктом и другими инженерами.
Что нужно:
— 4+ года опыта в разработке;
— уверенный Scala и/или Python;
— опыт вывода ML-моделей в production и поддержки production-систем;
— опыт работы с Big Data и распределенной обработкой данных;
— понимание ML-пайплайнов и жизненного цикла моделей;
— опыт с рекомендательными системами будет большим плюсом.
Подробнее о вакансии: Откликнуться
📩 Контакт: Откликнуться
#ML #MLE #MachineLearning #MLEngineer #MLOps #RecSys #Scala #Python
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Scala
- Python
- Apache Spark
- Apache Airflow
- Hadoop
- Apache Kafka
- Apache Zookeeper
- ClickHouse
- Apache Superset
- Redis
- PostgreSQL
- Amazon Web Services
- MLOps
- Big Data
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков работы с распределенными вычислениями, критически важных для стека Spark/Hadoop.
Расскажите, как вы оптимизировали Spark-джобы при работе с большими объемами данных? С какими проблемами (например, data skew) сталкивались?
Вакансия сфокусирована на доставке моделей до пользователя.
Опишите ваш типичный процесс CI/CD для ML-моделей: от обучения до деплоя в продакшн и мониторинга.
В стеке указаны Kafka и Redis, что предполагает работу в реальном времени.
Как бы вы спроектировали систему обновления рекомендаций в реальном времени, используя Kafka и Redis?
Проверка владения вторым ключевым языком.
В каких случаях при разработке ML-инфраструктуры вы отдадите предпочтение Scala перед Python, и наоборот?
Оценка понимания специфики продукта.
Как вы оцениваете качество рекомендательной системы в продакшне? Какие технические и бизнес-метрики вы мониторите в первую очередь?
Похожие вакансии
Senior MLOps инженер
Senior Data Engineer
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
ML-инженер
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!