Senior ML Engineer в Travel Tech
Оценка ИИПривлекательная вакансия для опытных инженеров благодаря современному стеку (LLM, Kubeflow) и полной удаленке из любой точки мира. Travel Tech — это всегда интересные задачи на стыке поиска и рекомендаций.
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 ИИПозиция требует глубоких знаний как в области алгоритмов (NLP, рекомендации), так и в MLOps (Kubernetes, Kubeflow), что характерно для уровня Senior. Ожидается умение проектировать архитектуру с нуля и работать с Big Data стеком.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии не указана зарплата, однако для позиции Senior ML Engineer на международном рынке с таким широким стеком (MLOps + Data Science) медиана составляет около 6000-8000 USD. Предложение удаленной работы из любой точки мира делает позицию конкурентоспособной даже при средних рыночных показателях.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Senior ML Engineer в Travel Tech
#SeniorMLEngineer #MLEngineer #Python #SQL #Удаленно
Требования:
Ищут ML-инженера, способного строить решения от моделей до production-инфраструктуры. Задачи: поиск и рекомендации, ранжирование, NLP/LLM, big data и ML-пайплайны. Участие в стратегии и проектировании архитектуры. Стек: Python, scikit-learn, Spark, ClickHouse, SQL, Kubeflow, MLflow, Docker, Kubernetes, векторный поиск, рекомендательные алгоритмы.
Локация:*📍*Удалённо из любой точки мира.
Контакт для отклика: Откликнуться +СV
*👉*Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Scikit-learn
- Spark
- ClickHouse
- SQL
- Kubeflow
- MLflow
- Docker
- Kubernetes
- NLP
- LLM
- Big Data
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с высоконагруженными системами и понимания специфики ClickHouse.
Как вы оптимизируете SQL-запросы в ClickHouse для обработки миллиардов строк при расчете признаков для ML-моделей?
Оценка навыков проектирования рекомендательных систем, упомянутых в вакансии.
Расскажите о вашем опыте построения двухстадийных рекомендательных систем (отбор кандидатов и ранжирование). Какие метрики вы использовали?
Проверка MLOps компетенций и владения инструментами оркестрации.
С какими основными сложностями вы сталкивались при развертывании ML-пайплайнов в Kubeflow и как их решали?
Оценка актуальных знаний в области NLP/LLM.
Как бы вы подошли к задаче внедрения LLM в существующий Travel Tech продукт для улучшения поиска или поддержки пользователей?
Проверка навыков работы с векторными базами данных.
Какие подходы к векторному поиску вы использовали и как обеспечивали низкую задержку (latency) при поиске похожих предложений?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
