- Страна
- Россия
- Зарплата
- до 320 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML инженер
Оценка ИИХорошая зарплата для проектной работы, четко прописанные технические требования. Однако проект ограничен 6 месяцами, что может быть минусом для тех, кто ищет долгосрочную стабильность.
Сложность вакансии
Оценка ИИВакансия требует не только навыков разработки моделей, но и серьезной инженерной экспертизы в области инфраструктуры (CUDA, драйверы, миграция сред). Опыт от 4 лет и проектный характер работы предполагают высокую самостоятельность специалиста.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата до 320 000 рублей (для ИП) соответствует среднерыночным значениям для Senior ML-инженера в России, хотя верхняя планка могла бы быть выше для узкоспециализированных задач по инфраструктуре.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Холикод уже сейчас
Отправьте свое резюме @aka_Buka и станьте частью команды ML-инженеров уже сегодня!
Описание вакансии
ML инженер
Локация: Удалённо в РФ (гражданство РФ)
Компания: КА Холикод (аутстафф)
ЗП: до 265 000 / 320 000 р. (ТД / ИП)
Занятость: Проектная (6 мес.)
Требования:
• Коммерческий опыт от 4 лет в роли ML-инженера или Data Scientist с выраженной инженерной составляющей.
• Опыт обновления драйверов NVIDIA и CUDA Toolkit на ML-платформе.
• Опыт проработки процесса миграции ML-решений между системами (ML-среды и ML-платформа).
• Опыт проработки мониторинга моделей в предпродуктивной среде ML-платформы.
• Опыт сопровождения процесса переноса ML-решений в ML-платформу.
• Опыт подготовки песочницы (sandbox) на базе ML-платформы для проверки гипотез и апробации ML-решений.
• Уверенное владение Python и основными ML-фреймворками (TensorFlow/PyTorch/scikit-learn).
• Понимание принципов работы GPU (NVIDIA) и опыт настройки окружения CUDA/cuDNN под задачи обучения и инференса.
💬 Резюме отправлять: Откликнуться
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- PyTorch
- Scikit-learn
- TensorFlow
- CUDA
- Monitoring
- ML Infrastructure
- NVIDIA Drivers
- cuDNN
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует опыта обновления драйверов и CUDA Toolkit. Важно понять, как кандидат справляется с конфликтами версий.
Расскажите о вашем опыте обновления CUDA Toolkit на работающей ML-платформе. С какими основными сложностями вы сталкивались и как их решали?
В требованиях указана проработка процесса миграции решений. Это критично для стабильности платформы.
Как вы выстраиваете процесс миграции ML-моделей между средами разработки и предпродакшена, чтобы минимизировать риски расхождения результатов?
Мониторинг моделей — одна из ключевых задач в описании.
Какие метрики, помимо точности модели, вы считаете необходимым отслеживать в предпродуктивной среде ML-платформы?
Работа с GPU требует понимания низкоуровневых процессов.
Как вы оптимизируете использование памяти GPU при инференсе нескольких моделей на одном узле?
Подготовка sandbox — важная часть роли.
Каким должен быть идеальный стек инструментов в ML-песочнице для быстрой проверки гипотез дата-сайентистами?
Похожие вакансии
ML разработчик (Senior)
Senior / Middle+ Data Scientist
MlOps / Python Backend Engineer (ML)
ML разработчик (Middle)
Data Scientist Senior
Senior Data Scientist
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!