- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 3 500 $ – 5 000 $
ML/CV Engineer
Оценка ИИОтличное предложение с конкурентной зарплатой в долларах и возможностью удаленной работы. Mad Devs — известная компания с интересными инженерными задачами, что делает вакансию привлекательной для опытных специалистов.
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 требованием 5+ лет опыта именно в production, а также необходимостью глубоких знаний в геометрии и работе со сложными структурами данных. Высокий уровень английского (B2-C1) также является обязательным фильтром.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая вилка $3500-5000 полностью соответствует рыночным ожиданиям для Senior ML/CV инженеров в СНГ и Казахстане, находясь на уровне верхнего сегмента медианы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
ML/CV Engineer Mad Devs
Зарплата: 3500-5000$
Местоположение: Астана
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 09.10.2026
Требования:
• 5+ лет опыта в ML/CV, включая production
• Опыт работы с геометрией, структурированными данными и сложными документами
• Сильные навыки оценки качества моделей и технической коммуникации
• English B2–C1, Russian C1–C2/native
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в @devkz_jobs
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Computer Vision
- Machine Learning
- Geometry
- Production Deployment
- Quality Metrics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с нетипичными данными, указанными в вакансии.
Расскажите о вашем опыте работы с геометрией в задачах CV. Какие алгоритмы или подходы вы использовали для анализа структуры документов?
Вакансия требует опыта вывода моделей в эксплуатацию.
Опишите ваш типичный пайплайн деплоя ML-модели в production. С какими основными трудностями вы сталкивались при масштабировании?
В требованиях сделан акцент на оценке качества.
Какие метрики вы считаете наиболее репрезентативными для оценки качества моделей при работе со структурированными документами и почему?
Проверка навыков технической коммуникации и уровня английского.
Can you describe a complex technical challenge you faced recently and how you explained your solution to non-technical stakeholders?
Оценка умения работать с данными.
Как вы подходите к подготовке и разметке данных, если стоит задача распознавания сложных, иерархических структур в документах?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
