- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML/DS-разработчик (дедупликация и feature store)
Оценка ИИИнтересная R&D роль с возможностью строить системы с нуля. Однако отсутствие указанной зарплаты и жесткие ограничения по локации (только РФ/РБ) снижают общую привлекательность.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль Senior уровня требует не только глубоких знаний ML-стека (PyTorch, PySpark), но и архитектурных навыков для создания систем с нуля (дедупликация, Feature Store). Ограничения по локации и специфические требования к образованию повышают порог входа.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии не указан уровень дохода, однако для позиции Senior ML Engineer в РФ и РБ рыночный диапазон составляет от 300 000 до 500 000 рублей. Предложение будет конкурентоспособным, если попадет в эти рамки.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свое резюме @veroneko, чтобы возглавить разработку системы дедупликации и Feature Store в R&D команде!
Описание вакансии
ID 2514
ML/DS-разработчик🔥 (дедупликация и feature store)
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 предполагает создание с нуля системы дедупликации клиентской базы и развитие инфраструктуры признаков.
Чем предстоит заниматься:
- Проектировать и реализовывать систему дедупликации пользователей.
- Формировать устойчивые векторы признаков для клиентского профиля.
- Развивать feature store для использования в рекомендательных и прогностических моделях.
- Контролировать качество данных и надежность ML-пайплайнов.
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
- Python
- SQL
- Hive
- PySpark
- NumPy
- Pandas
- Scikit-learn
- PyTorch
- TensorFlow
- Matplotlib
- Seaborn
- Ubuntu
- Git
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка архитектурных навыков в области работы с данными.
Как бы вы спроектировали систему дедупликации для базы данных из нескольких миллионов пользователей с учетом нечеткого поиска?
Оценка опыта работы с инфраструктурой признаков.
Какие ключевые компоненты Feature Store вы считаете критически важными для обеспечения консистентности данных между обучением и инференсом?
Проверка владения инструментами Big Data.
В каких случаях при обработке признаков вы предпочтете PySpark вместо Pandas, и как вы будете оптимизировать Spark-джойны?
Оценка понимания специфики данных.
Какие особенности медицинских данных (если есть опыт) или персональных данных клиентов необходимо учитывать при формировании векторов признаков?
Проверка навыков обеспечения качества.
Как вы организуете мониторинг качества данных и деградации моделей в ML-пайплайнах?
Похожие вакансии
Senior MLOps инженер
Senior MLOps инженер
Senior Data Engineer
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist 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!