- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

ML-разработчик (Senior)
Интересная позиция в R&D секторе с современным стеком технологий и возможностью влиять на продукт. Однако отсутствие возможности удаленной работы из-за рубежа и не указанный уровень дохода несколько снижают общую привлекательность.
Сложность вакансии
Роль Senior уровня в R&D требует не только отличного владения ML-стеком (PyTorch, PySpark), но и глубокого понимания бизнес-метрик и математической базы. Дополнительную сложность придает специфика медицинских данных и строгие требования к локации.
Анализ зарплаты
В объявлении не указана заработная плата, однако для позиции Senior ML в РФ и РБ рыночный диапазон составляет от 350 000 до 550 000 рублей. Предложение будет конкурентоспособным, если оно попадает в эти рамки, учитывая R&D специфику.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас
Если вы готовы развивать персонализированные ML-решения в R&D команде, отправьте свое резюме @veroneko прямо сейчас!
Описание вакансии
ID 2513
ML-разработчик🔥
Senior
🌍 Локация: РФ, РБ (нет удаленки из др стран)
💼Сотрудничество : по ИП РФ , СМЗ РБ
Команда исследований и разработок (R&D) ищет программиста-исследователя в области Data Science.
Роль ориентирована на развитие персонализации клиентского опыта и рост бизнес-метрик.
Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать и развивать персонализированные рекомендательные системы.
- Строить и улучшать алгоритмы сегментации клиентской базы.
- Проводить эксперименты и оценивать влияние моделей на ключевые метрики.
- Поддерживать и улучшать качество ML-решений в продакшене.
Технологический стек:
- Python, SQL
- Hive, PySpark
- NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow
- Matplotlib, Seaborn
- Ubuntu, Git
Будет преимуществом:
- Опыт работы с медицинскими данными.
- Профильное образование (физико-математические науки, Data Science,
медицинская кибернетика, биоинформатика).
🔎 Вопросы/резюме - в ЛС Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Git
- Python
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- PyTorch
- SQL
- Scikit-learn
- PySpark
- TensorFlow
- Hive
- Ubuntu
- Seaborn
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с большими данными и инструментами их обработки.
Расскажите о вашем опыте использования PySpark для подготовки признаков (feature engineering) в рекомендательных системах?
Оценка понимания бизнес-составляющей ML-проектов.
Как вы подходите к выбору офлайн-метрик для рекомендательной системы и как они обычно коррелируют с вашими онлайн-метриками в экспериментах?
Проверка навыков работы в продакшене.
С какими основными проблемами вы сталкивались при деплое тяжелых моделей (например, на PyTorch) в продакшен и как их решали?
Оценка исследовательских навыков.
Опишите процесс проведения A/B теста для новой модели сегментации: как вы определяете размер выборки и длительность эксперимента?
Проверка специфических знаний, упомянутых в 'преимуществах'.
Есть ли у вас опыт работы с пропусками или специфическими шумами в медицинских данных? Какие методы регуляризации вы считаете наиболее эффективными в этой области?
Похожие вакансии
MlOps / Python Backend Engineer (ML)
Senior/Middle Data Engineer
Senior Data Scientist
Senior Data Platform Engineer / Big Data SRE
Middle+/Senior ML Engineer
Middle/Senior ML разработчик
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