- Страна
- США
- Зарплата
- 191 000 $ – 225 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior Machine Learning Engineer, Relevance and Personalization
Исключительная вакансия от топового технологического бренда с прозрачным и высоким диапазоном зарплаты. Работа над ключевым продуктом компании (поиск и рекомендации) обеспечивает высокую значимость роли и профессиональный рост.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованиями к опыту работы с высоконагруженными системами ранжирования и глубокими знаниями в области ML-инфраструктуры. Позиция Senior в Airbnb предполагает не только техническое мастерство, но и способность проектировать сложные архитектуры для миллионов пользователей.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата ($191k - $225k) полностью соответствует рыночным стандартам для Senior ML ролей в США в компаниях уровня Big Tech. Это верхний сегмент рынка, обеспечивающий конкурентоспособный доход даже для дорогих регионов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в airbnb уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Airbnb и создавайте будущее систем рекомендаций мирового уровня — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
Published time: 2026-07-02
Company name: Airbnb
Title: Senior Machine Learning Engineer, Relevance and Personalization
Salary: $191,000 - $225,000 USD
Grades: senior, senior+
Job description: Join Airbnb's Relevance and Personalization team owning search and recommendation across the platform: build and productionize end-to-end ranking models and ML pipelines at scale (batch and real-time), leveraging structured, sequential, image and text signals.
Location: USA
Anywhere: No
Remote: Yes
Forbidden locations: Outside USA
Tags:
#ai #machine_learning #ml_engineer #remote #senior #full_time #python #pytorch #tensorflow #search #recommendations #usa
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- Machine Learning
- Ranking
- Recommendation Systems
- ML Pipelines
Возможные вопросы на собеседовании
Airbnb работает с огромными объемами данных; важно понимать, как кандидат оптимизирует производительность.
Как бы вы спроектировали систему ранжирования в реальном времени, учитывая задержки (latency) при обработке текстовых и графических сигналов?
Позиция сфокусирована на персонализации, где это критическая проблема.
Какие стратегии вы используете для решения проблемы 'холодного старта' для новых объявлений или пользователей в рекомендательной системе?
Вакансия требует навыков создания пайплайнов.
Расскажите о вашем опыте внедрения и мониторинга ML-моделей в продакшене: как вы отслеживаете деградацию модели (model drift)?
В описании указаны различные типы сигналов.
Как эффективно комбинировать структурированные данные и эмбеддинги изображений в одной модели ранжирования?
Проверка понимания бизнес-метрик.
Как вы выбираете между оптимизацией краткосрочных метрик (например, CTR) и долгосрочных целей (удержание пользователей) в поиске?
Похожие вакансии
Архитектор мультиагентных систем на базе LLM
AI engineer (ML/DS)
Python-разработчик в команду запуска внутренних AI-сервисов
Аналитик AI-агентов Senior
AI-разработчик (Senior)
Аналитик AI-агентов
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!