- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

ML-разработчик RL
Яндекс — топовый работодатель с сильной инженерной культурой и интересными задачами в области ML. Удаленный формат работы и работа с RL делают вакансию крайне привлекательной для специалистов высокого уровня.
Сложность вакансии
Позиция требует глубоких знаний в узкой области Reinforcement Learning и высокого уровня математической подготовки. Работа в Яндексе подразумевает прохождение нескольких этапов сложных технических интервью и алгоритмических секций.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Middle ML Engineer в Яндексе рыночный диапазон составляет от 250 000 до 450 000 рублей. Специалисты по RL часто ценятся выше среднего из-за редкости компетенций.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Яндекс уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Яндекса и развивайте передовые технологии обучения с подкреплением в масштабных проектах!
Описание вакансии
ML-разработчик RL
Формат: удалённо
Компания: Яндекс
Полная занятость
Откликнуться: Откликнуться
А перед отправкой резюме - проверьте его на ATS совместимость на updatecv.me
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- TensorFlow
- Algorithms
- Reinforcement Learning
Возможные вопросы на собеседовании
RL-разработчик должен понимать фундаментальные основы обучения с подкреплением.
В чем разница между методами On-policy и Off-policy в RL? Приведите примеры алгоритмов для каждого типа.
Важно понимать, как кандидат справляется с классической проблемой баланса в RL.
Как вы решаете проблему Exploration vs Exploitation в своих проектах? Какие стратегии (например, epsilon-greedy, UCB) вы предпочитаете и почему?
Яндекс работает с огромными данными, поэтому навыки масштабирования критичны.
Расскажите о вашем опыте работы с распределенным обучением моделей. Какие библиотеки или подходы вы использовали?
Проверка понимания математической базы алгоритмов.
Что такое функция ценности (Value Function) и функция преимущества (Advantage Function)? Как они используются в алгоритмах семейства PPO или A3C?
Проверка умения применять теорию на практике.