- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML Разработчик [Java]
Оценка ИИОтличная вакансия для старта в ML для тех, кто знает Java. Компания предлагает гибкий формат работы, сильную инженерную культуру и возможность работать на стыке разработки и науки.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция ориентирована на Junior-специалиста, но требует редкого сочетания уверенного владения Java и знаний в области ML (математика, теория игр). Основная сложность заключается в необходимости интеграции моделей в промышленную Java-инфраструктуру.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Junior ML-разработчика в России средний диапазон составляет 80,000–130,000 рублей. Учитывая специфику Java (которая в ML оплачивается выше из-за редкости сочетания навыков), предложение может быть в верхней границе рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в deeplay уже сейчас
Присоединяйтесь к deeplay и начните свою карьеру в ML, разрабатывая сложные алгоритмы на Java!
Описание вакансии
ML Разработчик [Java]
#удаленка #офис #junior
Компания: deeplay
☑️Чем предстоит заниматься:
-Разработка и улучшение алгоритмов принятия решений - проектирование, реализация и оптимизация алгоритмов на Java (и частично Python);
-Проведение исследований на данных - работа с внутренними заказчиками: постановка задач, формулировка гипотез, сбор и подготовка данных, проведение экспериментов;
-Интеграция моделей в существующую инфраструктуру - встраивание и сопровождение ML-моделей в Java-системах, отладки производительности и корректности;
-Апгрейд существующих алгоритмов анализа и обработки данных - повышение качества, скорости и устойчивости текущих решений, рефакторинг и модернизация устаревших модулей;
-Аналитическая поддержка продуктовых решений - интерпретация результатов экспериментов, подготовка выводов и демо.
☑️Для их реализации тебе потребуется:
-Знание Java (будет плюсом знание Python), желание развиваться в машинном обучении;
-Знание базовых концепций программирования: структуры данных, многопоточность, ООП;
-Уверенное знание Git;
-Знание матической базы - линейная алгебра, методы оптимизации, статистика;
-Понимание алгоритмов принятия решений - теории игр, рекурсивных структур, деревьев решений. Умение превращать математику в код;
-Инженерное мышление - структурирование кода, профилирование производительности, понимание архитектуры систем и взаимодействия компонентов.
Будет плюсом:
-Знание фреймворков машинного обучения - PyTorch Lightning и CatBoost;
-Навыки визуализации данных;
-Опыт использования ONNX, пайплайнов Argo.
☑️Мы предлагаем:
-Гибкий подход к формату и месту работы — выбирай любое место на карте или один из комфортных офисов в Омске, Новосибирске и Санкт-Петербурге;
-Корпоративную культуру: общаемся на равных, поддерживаем друг друга, ценим обратную связь и инициативность, легкость общения и юмор.
-Возможность влиять на процессы: если увидишь потенциал для улучшения, сможешь воплотить свои идеи, повысить эффективность и качество продукта.
-Стать частью команды, которая находит драйв в своих задачах и стремится к технологическому лидерству в индустрии.
-Доступность руководства компании и открытую внутреннюю политику.
Контакты: Откликнуться
IT Jobs 💬 Откликнуться | 💙 Откликнуться | 💬 Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- Python
- Multithreading
- Machine Learning
- Statistics
- Java
- Linear Algebra
- OOP
- ONNX
- Argo
- CatBoost
- PyTorch Lightning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых знаний Java, необходимых для работы с инфраструктурой.
Как устроена многопоточность в Java и какие инструменты вы бы использовали для синхронизации доступа к общим данным в ML-сервисе?
Оценка понимания специфики алгоритмов принятия решений, упомянутых в вакансии.
Можете ли вы объяснить принцип работы алгоритма Minimax или деревьев решений в контексте теории игр?
Проверка математической базы, критичной для ML-разработчика.
Как методы оптимизации, такие как градиентный спуск, применяются при обучении моделей и какие проблемы могут возникнуть при их реализации?
Оценка навыков интеграции и работы с форматами обмена моделями.
Был ли у вас опыт работы с форматом ONNX? В чем преимущество его использования при переносе моделей из Python в Java?
Проверка инженерного мышления и умения работать с данными.
Опишите ваш процесс подготовки данных и проверки гипотез: как вы оцениваете качество модели перед ее внедрением в продакшн?
Похожие вакансии
Junior Разработчик ML
Джуниор Аннотатор / Разметчик данных для обучения ИИ
Разработчик ML [Java]
Junior+ Data Scientist
Junior AI-/ML-специалист
Junior Data Engineer [Data Assistance, МТС Веб Сервисы]
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