ML-инженер
Оценка ИИОтличное предложение для старта карьеры: предоставляется жилье, менторство и реальные проекты в портфолио. Зарплата для Junior-уровня в регионе СНГ конкурентоспособна, учитывая бонусы и покрытие расходов на проживание.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция ориентирована на студентов или недавних выпускников, что снижает порог входа по опыту, однако требует реальных навыков файн-тюнинга и готовности к релокации. Основная сложность заключается в необходимости работать самостоятельно над двумя проектами одновременно.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в 350 000 - 450 000 тенге (примерно 70 000 - 90 000 рублей) соответствует рыночному уровню для Junior ML-специалиста в Казахстане. Учитывая бесплатное проживание в коттедже, совокупный доход значительно выше среднего по рынку для начинающих специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*🚀* Венчурная студия ищет ML-инженера в Астану — жильё за наш счёт
AMM Ventures — венчурная студия, которая строит AI-стартапы от pre-seed до глобального рынка. Сейчас наш фокус — Центральная Азия: мы запускаем здесь проекты и масштабируем их на весь регион, а дальше — в ОАЭ и Латинскую Америку. Ищем студента или недавнего выпускника, который построит ИИ этих стартапов с нуля.
Это не стажировка «на подхвате». Ты будешь главным по ML сразу в двух продуктах, и твой код с первого месяца уйдёт в прод и в питчи инвесторам.
*🧠* Над чем будешь работать
Nurtaro — экосистема раннего развития детей 0–3 лет: Монтессори-боксы, видеоуроки, клуб мам и ИИ-бот для родителей. Твои задачи — RAG по методике и видеоурокам, файн-тюнинг LLM на русском и казахском, персонализация под профиль ребёнка.
Второй стартап студии пока в закрытом режиме — подробности расскажем на интервью. Задачи там на компьютерное зрение и работу с видео.
*✅* Что нужно
• Python, PyTorch, Hugging Face
• Свой опыт файн-тюнинга (LoRA / QLoRA): сам собрал датасет, дообучил модель, измерил результат
• Работа с открытыми весами моделей (Llama, Qwen, Mistral и др.): загрузка, квантизация, дообучение, запуск у себя
• RAG и работа с API LLM
• Самостоятельность и готовность переехать в Астану
*➕* Будет плюсом
• Компьютерное зрение и работа с видео
• Telegram-боты, FastAPI
• Казахский язык в NLP
• Kaggle, хакатоны, GitHub с проектами
*🎁* Что даём
• 350 000 ₸ на руки на испытательном сроке, 450 000 ₸ после + бонусы за запуск моделей в прод
• Проживание в комфортных условиях в коттедже в Family Village вместе с другими членами команды
• Два реальных AI-продукта в портфолио
• Менторство фаундеров с опытом в AI и венчуре
• Венчурная среда изнутри: хакатоны, питчи, международные инвесторы
• Бюджет на GPU и ИИ-сервисы
• График под учёбу
*📩* Как откликнуться
Пришли ссылку на GitHub / Kaggle / Hugging Face и 3–5 предложений о своём лучшем ML-проекте: что обучал, на каких данных, какой результат.
*👉*Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- PyTorch
- Hugging Face
- LLM
- RAG
- NLP
- FastAPI
- Computer Vision
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с LLM, заявленного в требованиях.
Расскажите о вашем самом сложном проекте по файн-тюнингу: как вы собирали датасет и какие метрики использовали для оценки результата?
Вакансия предполагает работу над RAG-системой для Nurtaro.
Какие подходы к построению RAG-системы вы бы использовали для работы с видеоуроками и текстовыми методиками?
Второй проект студии связан с CV.
Есть ли у вас опыт работы с компьютерным зрением, например, в задачах классификации или детекции объектов на видео?
Проверка навыков оптимизации моделей для запуска на собственных мощностях.
Какие методы квантизации моделей вы применяли и как это влияло на производительность и точность?
Оценка софт-скиллов и готовности к работе в стартапе.
Как вы расставляете приоритеты, когда нужно одновременно развивать ML-составляющую в двух разных продуктах?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
