- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML-инженер (Data Science / LLM)
Оценка ИИИнтересная позиция в известной компании с фокусом на актуальные технологии LLM. Требования четкие, но отсутствие указанной вилки зарплаты немного снижает общую привлекательность.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует уверенного владения Python и SQL, а также опыта работы с полным циклом ML-моделей от 2 лет. Основная сложность заключается в необходимости сочетать навыки аналитика данных с инженерными задачами по внедрению LLM.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для ML-инженера с опытом от 2 лет в Москве обычно находится в диапазоне от 200 до 350 тысяч рублей. Поскольку в вакансии сумма не указана, стоит ориентироваться на эти рыночные показатели при переговорах.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в simple уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Simple и внедряйте передовые LLM-решения в реальный продакшн!
Описание вакансии
ML-инженер (Data Science / LLM) / Simple
*🗺* Москва.
Обязанности:
- Выполнение роли аналитика данных для разработки и развития моделей машинного обучения (ML) и больших языковых…
Требования:
- Опыт работы в роли аналитика Data Science / ML от 2 лет, важен полный цикл продакшена моделей.
- Уверенное владение Python, SQL (сложные запросы, большие данные).
*➡* Откликнуться
Вакансии │ Стажировки │ За рубежом │ Удалёнка │ БИГТЕХ │ Мероприятия │ По всему миру │ IT и DIGITAL
*🐣* Софи - первый ai ассистент для автооткликов и поиска работы.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- Machine Learning
- Data Science
- LLM
- Big Data
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта кандидата в доставке моделей до конечного пользователя.
Расскажите о самом сложном кейсе вывода ML-модели в продакшн: с какими техническими трудностями вы столкнулись?
Вакансия предполагает работу с LLM, важно понимать уровень владения современными техниками.
Какие подходы вы используете для дообучения или настройки LLM (например, RAG или Fine-tuning) под конкретные бизнес-задачи?
В требованиях указаны сложные запросы и большие данные.
Опишите ситуацию, когда вам приходилось оптимизировать тяжелый SQL-запрос для обработки терабайтов данных. Каких результатов удалось достичь?
Проверка понимания жизненного цикла данных.
Как вы организуете процесс мониторинга качества данных и деградации моделей после их деплоя?
Оценка аналитических способностей.
Как вы определяете метрики успеха для новой ML-модели и как связываете их с бизнес-показателями компании?
Похожие вакансии
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
Data Engineer
Middle+ Data инженер
Backend / ML Infrastructure / MLOps инженер
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!