- Зарплата
- 4 000 $ – 5 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML Engineer (Scala/Python) | Middle+/Senior
Оценка ИИПривлекательная вакансия в интересной нише (гейминг) с конкурентной зарплатой в долларах и возможностью удаленной работы из-за рубежа. Стек технологий современный и востребованный.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием глубоких знаний как в ML, так и в Data Engineering (Scala, Spark, Hadoop), а также необходимостью опыта работы с высоконагруженным продакшном.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата $4,000–5,000 gross соответствует среднерыночным показателям для уровня Senior ML Engineer на международном рынке при удаленной работе, хотя для топовых компаний США или Европы может быть чуть ниже медианы.
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
- HDFS
- Apache Kafka
- Apache Zookeeper
- ClickHouse
- Apache Superset
- Redis
- PostgreSQL
- AWS
- MLOps
- Machine Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с основным стеком обработки данных.
Расскажите о вашем опыте оптимизации Spark-джобов при работе с большими объемами данных в Hadoop.
Вакансия сфокусирована на MLOps и доставке моделей.
Как вы организуете процесс CI/CD для ML-моделей и обеспечиваете их мониторинг в продакшне?
Рекомендательные системы — ключевой продукт команды.
С какими основными проблемами (например, cold start или latency) вы сталкивались при внедрении RecSys и как их решали?
Проверка навыков работы с инфраструктурой.
В каких случаях вы предпочтете использовать Redis вместо ClickHouse для задач рекомендательной системы?
Оценка понимания архитектуры распределенных систем.
Как обеспечить консистентность данных при передаче событий через Kafka в распределенной системе?
Похожие вакансии
Архитектор мультиагентных систем на базе LLM
AI engineer (ML/DS)
Python-разработчик в команду запуска внутренних AI-сервисов
Аналитик AI-агентов Senior
AI-разработчик (Senior)
Аналитик AI-агентов
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!