- Страна
- США
- Зарплата
- 268 600 $ – 395 000 $
Principal Machine Learning Engineer, Ads & Promos Delivery
Исключительно высокая заработная плата, работа с передовыми технологиями (LLM, RAG) в одной из ведущих технологических компаний США. Отличный пакет льгот и возможность влиять на ключевые финансовые показатели бизнеса.
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
Роль уровня Principal требует не только глубоких технических знаний в области LLM и ранжирования, но и способности определять долгосрочное видение продукта и координировать работу нескольких команд. Высокие требования к опыту работы с высоконагруженными системами и сложной математической оптимизацией.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Предлагаемая зарплата ($268k - $395k) находится на верхнем уровне рыночных значений для позиции Principal Engineer в Кремниевой долине. Она полностью соответствует или даже превосходит средние показатели для Tier-1 технологических компаний.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
!](https://click.appcast.io/greenhouse-te8/a31.png?ent=34&e=22630&t=1701374353806) 
Навыки
- Python
- Java
- C++
- PyTorch
- TensorFlow
- XGBoost
- Deep Learning
- Large Language Models
- Information Retrieval
- Recommendation Systems
- Natural Language Processing
- A/B Testing
- Feature Engineering
- RAG
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с ключевыми технологиями, упомянутыми в вакансии.
Как бы вы спроектировали систему ранжирования рекламы на основе последовательного моделирования (sequence modeling) для учета краткосрочных интересов пользователя?
Оценка навыков работы с современными языковыми моделями в контексте поиска и рекомендаций.
Каким образом можно интегрировать LLM в пайплайн подбора рекламы (retrieval/ranking), чтобы соблюсти строгие ограничения по задержке (latency)?
Важно для рекламных платформ, где нужно учитывать интересы разных сторон.
Расскажите о вашем опыте многокритериальной оптимизации (multi-objective optimization). Как вы балансируете между выручкой от рекламы и качеством пользовательского опыта?
Проверка умения доводить исследования до реального бизнес-результата.
Опишите случай, когда результаты офлайн-метрик модели значительно разошлись с результатами онлайн A/B теста. Как вы проводили отладку и какие выводы сделали?
Оценка лидерских качеств уровня Principal.
Как вы подходите к установлению технического видения для команды на 1-2 года вперед в такой быстроменяющейся области, как Generative AI?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

