- Страна
- Грузия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML/DS Engineer (XRM)
Оценка ИИИнтересная роль с широким стеком технологий (LLM, RAG, классический ML) и возможностью релокации в несколько стран. Четко описанные требования и фокус на бизнес-результат делают вакансию привлекательной для опытных инженеров.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием опыта полного цикла разработки (Full Stack ML) и глубоких знаний в области LLM/RAG, а также необходимостью понимания бизнес-метрик и продуктовой аналитики.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для специалистов уровня Senior ML Engineer в регионах Грузии, Армении и Польши рыночные предложения обычно находятся в диапазоне от 4500 до 7000 USD. Проекты, связанные с LLM и RAG, часто оплачиваются по верхней границе рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свое резюме @itannam, чтобы начать работу над передовыми AI-решениями и RAG-системами в международной команде!
Описание вакансии
ML/DS Engineer (XRM)
#MLDSEngineer #MLEngineer #Engineer #Грузия #Польша #Армения
Требования:
Опыт полного цикла разработки ML/AI-решений: от идеи до production и дальнейшего развития. Практический опыт построения AI/LLM-систем: RAG, assistants, copilots, orchestration, evaluation, guardrails, observability. Опыт решения бизнес-задач через ML: churn, uplift, propensity, recommendations, next-best-action. Понимание методов оценки эффекта: A/B testing, holdout, uplift-анализ, incremental impact.Опыт production monitoring моделей: drift detection, data quality, training-serving skew, стабильность скоринга. Умение работать на стыке продукта, маркетинга, аналитики и разработки. Практический опыт работы с embeddings и vector databases. Уверенное владение Python и SQL.
Локация:📍Грузия, Польша, Армения.
Контакт для отклика: Откликнуться
Про карьеру, рост и ценность себя: @jobstobeloved
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- A/B Testing
- Python
- Machine Learning
- LLM
- SQL
- MLOps
- RAG
- Data Quality
- Vector Databases
- Recommender Systems
- Uplift Modeling
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с современным стеком LLM.
Расскажите о вашем опыте построения RAG-систем: какие векторные БД вы использовали и как решали проблему релевантности поиска?
Оценка навыков мониторинга моделей в реальных условиях.
Как вы организуете мониторинг drift detection и data quality для моделей в продакшене?
Проверка понимания бизнес-ценности ML-решений.
Как вы оцениваете инкрементальный эффект (uplift) от внедрения рекомендательной системы?
Оценка навыков работы с данными.
С какими основными сложностями вы сталкивались при подготовке эмбеддингов для больших массивов данных?
Проверка продуктового мышления.
Опишите кейс, когда ML-решение не принесло ожидаемого бизнес-результата. Как вы анализировали причины и что предприняли?
Похожие вакансии
ML разработчик (Senior)
Senior / Middle+ Data Scientist
MlOps / Python Backend Engineer (ML)
Data Scientist Senior
ML разработчик (Middle)
Senior Data Scientist
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!