- Страна
- Узбекистан
Senior ML Engineer
Оценка ИИОтличная позиция для Senior-специалиста: возможность влиять на архитектуру с нуля, современный стек технологий и работа в крупном известном бренде с удаленным форматом.
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 области LTR, векторного поиска и построения ML-инфраструктуры с нуля, что предполагает высокий уровень ответственности и технической экспертизы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для Senior ML ролей в регионе СНГ и Узбекистане обычно варьируется от 4500 до 7000 USD в зависимости от квалификации и формы найма. Данная позиция соответствует рыночным ожиданиям для опытных инженеров.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Senior ML Engineer / OLX Uzbekistan *⚡️*
Remote
О нас:
Мы строим ведущую платформу классифайд объявлений Узбекистана. ML - ядро нашего продукта: поиск, ранжирование, модерация и рекомендации.
Команда находится на активной стадии построения ML-инфраструктуры с нуля: мы выбираем технологии, формируем процессы и закладываем фундамент для ML-платформы следующего поколения.
Чем предстоит заниматься:
- Развивать качество поиска: LTR-модели (LambdaMART/LightGBM), разрабатывать и интегрировать векторный поиск, улучшение поискового пайплайна (работа с саджестером, catpred).
- Строить ML-модели для Trust & Safety: обнаружение мошенничества, модерация объявлений, NER в мессенджерах, скоринг нарушений.
- Развивать систему рекомендаций - item2item, user2item рекомендации.
- Участвовать в проектировании и развёртывании ML-платформы (SageMaker, MLflow, Feast, Evidently, Airflow).
Стек: Python, CatBoost / XgBoost
Solr, Sentence-Transformers
MLflow, SageMaker, Feast, Airflow
Trino / Iceberg
Читать подробнее:
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- CatBoost
- XGBoost
- Solr
- Sentence-Transformers
- MLflow
- SageMaker
- Feast
- Airflow
- Trino
- Iceberg
- LightGBM
- NLP
- NER
Возможные вопросы на собеседовании
Поиск является ядром продукта, и понимание алгоритмов ранжирования критично.
Расскажите о вашем опыте работы с LambdaMART или LightGBM для задач Learning to Rank. Как вы подбирали признаки и функцию потерь?
В описании указан переход к векторному поиску.
Какие подходы к построению векторного поиска (ANN) вы использовали и как решали проблему холодного старта для новых объявлений?
Компания строит платформу с нуля.
Как бы вы спроектировали Feature Store (например, на Feast) для системы рекомендаций в реальном времени?
Безопасность — важная часть задач.
Какие архитектуры NLP-моделей вы бы предложили для задачи NER в мессенджерах с целью предотвращения мошенничества?
Упоминается использование SageMaker и MLflow.
Опишите ваш идеальный CI/CD пайплайн для ML-моделей: от обучения до мониторинга качества в продакшене с помощью Evidently.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
