- Страна
- Россия
- Зарплата
- 300 000 ₽ – 350 000 ₽
ML-разработчик в бригаду развития автотаргетинга
Оценка ИИОтличная вакансия в топовой технологической компании с сильной инженерной культурой, интересными задачами на стыке науки и практики, а также конкурентной оплатой.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена строгими требованиями Яндекса к алгоритмической подготовке и глубоким знаниям в области NLP, а также необходимостью уметь доводить исследования до продакшена.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанный в описании диапазон 300-350к соответствует среднему рыночному уровню для Middle+/Senior ML-инженеров в Москве, однако в Яндексе итоговый доход часто выше за счет годовых премий и опционных программ.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
ML-разработчик в бригаду развития автотаргетинга Яндекс
*💰*По итогам собеседования (ср. рын. зп 300 000 ₽ – 350 000 ₽)
*📌*Условия и бонусы:
Фултайм, офис или гибрид (МСК).
*📌*Мы ждем, что вы:
– Хорошо разбираетесь в NLP и на практике решали NLP-задачи.
– Хотите заниматься прикладными ML-исследованиями и доводить результаты до продакшена.
– Можете самостоятельно формулировать и проверять гипотезы и анализировать результаты экспериментов.
*✍🏼*Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- NLP
- Machine Learning
- Python
- Data Analysis
- Hypothesis Testing
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний в области обработки естественного языка.
Расскажите о последних архитектурах трансформеров, которые вы использовали, и как вы решали проблему длинных последовательностей?
Важно понимать, как кандидат оценивает качество работы модели в реальных условиях.
Какие метрики вы бы выбрали для оценки качества автотаргетинга и как бы вы проверяли их статистическую значимость?
Яндекс ценит умение работать с кодом, который будет работать под нагрузкой.
С какими основными сложностями вы сталкивались при выводе тяжелых NLP-моделей в продакшен и как их оптимизировали?
Оценка навыка работы с данными и гипотезами.
Опишите ваш процесс работы над задачей: от постановки бизнес-цели до формирования и проверки ML-гипотез.
Проверка алгоритмической базы.
Решите задачу на оптимизацию: как эффективно найти ближайших соседей в векторном пространстве для миллионов документов в реальном времени?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
