- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 750 000 ₽ – 1 500 000 ₽
Senior Machine Learning Engineer
Оценка ИИИнтересный проект на стыке спорта и технологий с использованием собственных сенсоров. Предлагается конкурентная для Казахстана зарплата и возможность работать над сложным продуктом с нуля.
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 ИИРоль требует глубоких знаний в Deep Learning и опыта работы с временными рядами, а также навыков вывода моделей в продакшн (MLOps). Высокая планка ответственности за полный цикл разработки от R&D до деплоя.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата (750к - 1.5м тенге) находится в пределах рыночной нормы для Senior-специалистов в Казахстане, хотя верхняя граница является весьма привлекательной для локального рынка. В пересчете на доллары это составляет примерно $1,600 - $3,300, что соответствует уровню Middle+/Senior в регионе.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Senior Machine Learning Engineer
MiraiTech
750,000 to 1,500,000 KZT NET per month
Astana / Office
MiraiTech is a SportTech startup developing an AI platform for biomechanical athlete analysis with proprietary sensors, scaling from R&D to production.
Responsibilities:
• Develop, validate, and deploy ML/DL models in production
• Work with time-series and multimodal sensor data
• Build data-processing, inference, monitoring, versioning, and retraining pipelines
• Improve model accuracy, robustness, latency, and efficiency
• Collaborate on experiments, data collection, and sensor integration
Requirements:
• 3+ years of commercial Machine Learning experience
• Strong Python and Deep Learning skills
• Experience with time series, PyTorch/TensorFlow, and ML evaluation
• Production ML deployment experience
• Experience with APIs and data pipelines
• Familiarity with Docker, databases, cloud, and GPU workloads
• Ability to drive ML tasks from experimentation to production
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Deep Learning
- PyTorch
- TensorFlow
- Docker
- Machine Learning
- Time Series
- API
- GPU
Возможные вопросы на собеседовании
Позиция предполагает работу с проприетарными датчиками, что часто означает зашумленные или нестабильные данные.
Как вы подходите к обработке и фильтрации зашумленных данных с сенсоров перед подачей в DL-модель?
Вакансия сфокусирована на биомеханике, где данные поступают в виде временных рядов.
Какие архитектуры нейронных сетей вы считаете наиболее эффективными для анализа биомеханических временных рядов и почему?
В требованиях указано улучшение задержки (latency) и эффективности моделей.
Какие методы оптимизации моделей для инференса в реальном времени вы использовали на практике (квантование, прунинг, TensorRT)?
Компания переходит от R&D к продакшну.
Опишите ваш опыт построения CI/CD пайплайнов специально для ML-моделей: как вы обеспечиваете воспроизводимость и мониторинг качества?
Работа с мультимодальными данными требует особого подхода к слиянию признаков.
Как бы вы организовали архитектуру модели для одновременной обработки данных с нескольких типов сенсоров (например, акселерометр + видео)?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
