- Страна
- Россия
- Зарплата
- 221 000 ₽ – 252 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML-инженер (Python) со знанием Системного Анализа
Оценка ИИХорошее предложение для специалистов среднего уровня (Middle) с четко очерченным кругом задач и адекватной рынку зарплатой. Удаленный формат работы по РФ и фокус на антифрод делают вакансию привлекательной.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует сочетания навыков ML-разработки и системного анализа, а также специфического опыта в области детекции аномалий. Уровень сложности средний, так как ожидается опыт от 2 лет и умение деплоить модели.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата (221-252 тыс. руб. на руки) соответствует рыночному уровню для Middle ML-инженера в России. Верхняя планка чуть выше медианы, что оправдано требованием навыков системного анализа.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Если вы готовы бороться с фродом и внедрять ML-решения в финтехе, откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
ML-инженер (Python) со знанием Системного Анализа
💰221 000 ₽ – 252 000 ₽ на руки
📌Условия и бонусы:
Фултайм, удаленно (РФ).
📌Наши ожидания:
– опыт коммерческой разработки на Python 2+ года;
– практический опыт с anomaly detection или fraud detection;
– опыт деплоя моделей;
– понимание основ машинного обучения.
Будет плюсом:
– опыт в финтехе / банках / антифроде;
– знание требований безопасности (PCI-DSS, обезличивание данных);
– навыки оптимизации моделей под CPU.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- Anomaly Detection
- Fraud Detection
- Model Deployment
- System Analysis
- PCI DSS
- Data Anonymization
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка профильного опыта, указанного в требованиях.
Расскажите о вашем самом успешном кейсе в области anomaly detection или fraud detection: какие алгоритмы использовали и каких метрик достигли?
Вакансия подразумевает роль инженера, поэтому важно понимать процесс вывода модели в прод.
Каким стеком технологий вы пользуетесь для деплоя ML-моделей и как обеспечиваете их мониторинг после запуска?
В требованиях указана оптимизация под CPU, что критично для real-time систем.
Какие методы оптимизации весов или архитектуры модели вы применяли для ускорения инференса на CPU?
Проверка навыков системного анализа, заявленных в заголовке.
Как вы подходите к этапу сбора требований и проектирования интеграции ML-сервиса в существующую банковскую инфраструктуру?
Важно для финтех-сектора и работы с чувствительными данными.
С какими методами обезличивания данных вы работали и как обеспечивали сохранность данных при обучении моделей?
Похожие вакансии
Senior MLOps инженер
Team Lead Data Science / ML
MLOps инженер (Team Lead)
MLOps инженер (Тимлид)
Senior MLOps инженер
Senior Data Engineer
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!