- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML и DL-специалист (Weekend Offer)
Оценка ИИОтличное предложение от лидера рынка с возможностью быстрого найма. Высокий престиж компании и интересные задачи компенсируют интенсивный процесс отбора.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена интенсивным форматом отбора (все этапы за 2 дня) и высокими стандартами Яндекса к алгоритмической подготовке и профильным знаниям в ML/DL.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении зарплата не указана, однако для специалистов уровня Middle/Senior в Яндексе рыночные вилки обычно соответствуют или превышают средние показатели по РФ, особенно с учетом бонусов и акций (RSU).
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Яндекс уже сейчас
Зарегистрируйтесь на Weekend Offer и получите шанс присоединиться к команде Яндекса всего за два дня!
Описание вакансии
Weekend Offer\ для ML и DL-специалистов*
Приглашаем инженеров с опытом от 2 лет в NLP, CV, Classic ML и RecSys получить быстрый офер в одну из команд Яндекса.
За выходные вы сможете пройти основные этапы найма:
*🔛*12 сентября — две технические секции онлайн.
*🔛*13 сентября — финальные интервью и знакомство с командами.
Все этапы пройдут онлайн, вам понадобится только ноутбук и тихое место.
Подробности и регистрация на сайте: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- Computer Vision
- Deep Learning
- NLP
- Recommender Systems
Возможные вопросы на собеседовании
Яндекс часто проверяет фундаментальное понимание алгоритмов и структур данных.
Реализуйте алгоритм обхода графа в ширину (BFS) и объясните его временную сложность.
Для NLP/CV позиций критично понимание современных архитектур.
В чем заключается механизм Self-Attention в архитектуре Transformer и как он решает проблему затухающего градиента по сравнению с RNN?
Проверка практических навыков работы с данными и переобучением.
Какие методы регуляризации вы используете для предотвращения переобучения глубоких нейронных сетей и в чем разница между Dropout и Batch Normalization?
Важно для кандидатов в RecSys и Classic ML.
Как работает алгоритм градиентного бустинга над решающими деревьями (например, CatBoost) и как он обрабатывает категориальные признаки?
Оценка умения работать с метриками в реальных бизнес-задачах.
