- Страна
- Россия
ML Engineer (Senior)
Оценка ИИИзвестный бренд (МТС Диджитал) и работа над масштабным E-COM проектом делают вакансию привлекательной. Однако проектная занятость (5 месяцев) может быть менее интересна тем, кто ищет долгосрочную стабильность.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция уровня Senior требует не только глубоких технических знаний в ML и DevOps (Docker, Airflow), но и умения работать с бизнес-метриками и real-time системами. Строгое ограничение по локации (РФ) и часовому поясу также сужает круг кандидатов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior ML Engineer в крупном российском финтехе или телекоме предлагаемые условия обычно соответствуют рыночному диапазону 350,000–550,000 рублей. В данном объявлении зарплата не указана, но МТС обычно предлагает конкурентоспособные вознаграждения.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
ID 3215
ML Engineer
Senior
РФ
МТС ДИДЖИТАЛ
Просьба направлять 2-3 максимально релевантных резюме на одну роль;
1 Наименование проекта: развитие базы для E-COM (R13392);
2 Плановый срок привлечения специалистов: 5 (пять) месяцев;
3 Ориентировочная дата привлечения специалистов: «10» августа 2026 года;
4 Вид занятости: удаленная работа, часовой пояс: не более чем ±1 часа от московского времени (UTC+3);
5 Локация специалиста: строго территория РФ! учитывайте часовой пояс;
6 Состав задач:
- генерировать гипотезы по улучшению рекомендаций для роста бизнес-метрик клиентов;
- превращать гипотезы в работающие ML модели;
- катить модельки в прод и по итогам АВ-тестов формулировать новые гипотезы по улучшению
рекомендаций;
- ставить задачи data инженерам на доработки необходимых витрин, взаимодействовать с разработчиками
для формирования пайплайнов поставки рекомендаций, совместно с аналитиками сетапить АВ-тесты;
- разработка агентских сервисов.
Требования
- коммерческий опыт в data science от 3 (трех) лет;
- опыт разработки и продуктивизации ML-сервисов (от моделек
до api);
- опыт внедрения ML-пайплайна в real-time сервисы;
- опыт работы с docker, шедулерами (airflow или любой другой)
и sql/nosql базами данных
Писать Откликнуться*⚡️**⚡️**⚡️**⚡️*
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Machine Learning
- Python
- Docker
- Apache Airflow
- SQL
- NoSQL
- A/B Testing
- API Development
- Real-time Systems
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с высоконагруженными системами, что критично для real-time рекомендаций.
Расскажите о вашем опыте внедрения ML-моделей в real-time сервисы: с какими задержками (latency) вы сталкивались и как их оптимизировали?
Вакансия предполагает работу над E-COM проектом, где рекомендации напрямую влияют на продажи.
Какие специфические метрики для рекомендательных систем в E-commerce вы считаете наиболее важными и как вы связываете их с бизнес-результатами?
В задачах указана разработка агентских сервисов.
Есть ли у вас опыт разработки агентских сервисов или использования LLM-агентов в продуктовых решениях?
Проверка навыков работы с инфраструктурой.
Опишите ваш типичный CI/CD пайплайн для доставки ML-модели в продакшн с использованием Docker и Airflow.
Важная часть работы — A/B тестирование.
Как вы подходите к дизайну A/B-теста для новой рекомендательной модели, если данные сильно зашумлены или имеют сезонный характер?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
