- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

ML-разработчик
Яндекс — топовый работодатель в РФ с сильной инженерной культурой. Работа над проектами с LLM и RecSys в MediaAI обещает интересные задачи и профессиональный рост в самом актуальном стеке технологий.
Сложность вакансии
Позиция требует не только глубоких знаний ML и Python, но и навыков инженерии данных, а также умения самостоятельно доводить продукт до продакшена. Работа в Яндексе традиционно подразумевает высокие стандарты кода и прохождение многоэтапных технических интервью.
Анализ зарплаты
В объявлении зарплата не указана, но для ML-разработчиков в Яндексе (уровня Middle/Senior) рыночные вилки обычно начинаются от 300 000 рублей и могут достигать 550 000+ рублей в зависимости от грейда и бонусов. Предложенный диапазон соответствует средним значениям для ведущих тех-гигантов России.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Яндекс уже сейчас
Присоединяйтесь к команде MediaAI Яндекса и создавайте будущее рекомендательных систем на базе LLM!
Описание вакансии
ML-разработчик Яндекс
Местоположение: РФ
Формат работы: Гибрид
Опубликована: 30.04.2026
Требования:
• Уверенно пишете код на Python
• Хорошо знаете SQL
• Имеете опыт обучения, адаптации или внедрения ML-моделей
• Понимаете, как устроены ML- и AI-системы в продакшене
• Умеете собирать решение целиком: от данных и пайплайнов до работающего сервиса
• Понимаете, что нужно, чтобы модель или AI-фича работала не только в прототипе, но и в живом продукте
• Готовы самостоятельно вести техническую часть задачи и общаться с заказчиками
О компании
Команда MediaAI плюс Фантеха занимается проектами на стыке больших языковых моделей и рекомендательных систем.
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- Machine Learning
- LLM
- SQL
- MLOps
- Recommendation Systems
- Data Pipelines
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания жизненного цикла модели в высоконагруженном сервисе.
Расскажите о вашем опыте вывода ML-моделей в продакшн: с какими основными сложностями вы сталкивались при масштабировании?
Вакансия предполагает работу на стыке этих двух областей.
Как, по вашему мнению, LLM могут улучшить качество современных рекомендательных систем? Приведите примеры архитектурных решений.
В требованиях указано умение собирать решение целиком, включая пайплайны.
Какие инструменты и подходы вы используете для обеспечения воспроизводимости экспериментов и автоматизации пайплайнов данных?
Проверка навыков оптимизации запросов для работы с большими данными.
Опишите случай, когда вам приходилось оптимизировать сложный SQL-запрос для подготовки датасета. Какие методы оптимизации вы применяли?
Важно оценить способность кандидата общаться с бизнесом и самостоятельно вести задачи.
Как вы подходите к оценке сроков и приоритизации задач, когда требования от заказчика сформулированы на уровне бизнес-идеи, а не технического задания?
Похожие вакансии
ML разработчик (Senior)
Senior / Middle+ Data Scientist
MlOps / Python Backend Engineer (ML)
Data Scientist Senior
Senior/Middle Data Engineer
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!
- Страна
- Россия