yandex
S
Selecty
Страна
Россия
SeniorУдалённоПолная занятость

Senior ML-инженер

ИИОценка ИИ

Отличное предложение от аккредитованной IT-компании с полным соцпакетом (ДМС, страхование, обучение). Интересный домен (онлайн-кинотеатр) и современный стек технологий делают вакансию очень привлекательной для Senior-специалиста.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует глубокой экспертизы в области рекомендательных систем, владения Big Data стеком (Spark) и навыков вывода моделей в продакшен. Высокая планка Senior-уровня подразумевает самостоятельность в R&D и оценке метрик.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана450 000 ₽
Рынок350 000 ₽ – 550 000 ₽
ИИОценка ИИ

Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior ML Engineer в Москве рыночный диапазон составляет от 350 000 до 550 000 рублей после вычета налогов. Selecty, как крупный игрок, обычно предлагает конкурентные условия, соответствующие рынку.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Описание вакансии

#ИТ #SeniorML

IT-компания Selecty в поиске Senior ML-инженера в крупный онлайн-кинотеатр

*⭐️*Что предстоит делать:

— Разрабатывать и поддерживать реализованные рекомендательные решения

— Искать новые гипотезы для улучшения пайплайнов обучения моделей и добавления новых признаков

— Решать R&D-задачи по исследованию новых алгоритмов на основе нейросетей

— Решать задачи, возникающие в процессе развития продукта

— Прототипировать новые подходы на dev-сервере с GPU

— Оценивать метрики качества новых прототипов

— Создавать production-ready решения на основе прототипов и выводить их на A/B-тестирование

*⭐️*Ожидаем:

— Опыт от 3 лет на позиции SWE / DS / MLE

— Опыт работы в домене рекомендаций, поиска, персонализации или матчинга

— Знание алгоритмов, структур данных и прикладной статистики

— Самостоятельность в решении задач и контроле результатов

— Опыт командной разработки

— Уверенное владение Python 3, SQL, Git, Bash, Docker, Spark

— Знание основных библиотек: PySpark, NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn

— Опыт работы с базами данных и хранилищами: ClickHouse, Redis, S3, PostgreSQL

— Желателен опыт работы с RePlay / RecTools / RecBole, PyTorch Lightning, Triton Inference Server

— Желателен опыт работы с OpenCode, Claude Code, Cursor или аналогичными инструментами

*⭐️*Основные условия:

— Работа в аккредитованной IT-компании

— Официальное трудоустройство по ТК РФ

— Уютный современный офис в шаговой доступности от станций метро «Дмитровская» и «Савёловская», рядом с «Флаконом» и «Хлебозаводом»

— Удалённый или гибридный формат работы или желание переехать в Москву

— Современная рабочая техника, дополнительный монитор и всё необходимое для комфортной работы

— Забота о здоровье: после испытательного срока — ДМС со стоматологией, страхование от несчастных случаев и критических заболеваний, а также возможность получать консультации психолога, юриста, финансового консультанта и специалиста по ЗОЖ

— Поддержка в обмене знаниями и идеями: поощряем выступления на митапах и помогаем с подготовкой докладов

— Бесплатная подписка на сервис корпоративных скидок и предложений BestBenefits, а также доступ к онлайн-библиотеке издательства «МИФ»

— Специальное предложение по подписке на онлайн-кинотеатр

Контакт: Откликнуться

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • Python
  • SQL
  • Git
  • Bash
  • Docker
  • Spark
  • PySpark
  • NumPy
  • Pandas
  • SciPy
  • Scikit-learn
  • ClickHouse
  • Redis
  • S3
  • PostgreSQL
  • PyTorch Lightning
  • Triton Inference Server

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка профильного опыта в домене рекомендаций.

Расскажите о наиболее успешном кейсе внедрения рекомендательной модели: какие алгоритмы использовали и как это повлияло на бизнес-метрики?

Оценка навыков работы с большими данными, критически важных для онлайн-кинотеатров.

Как вы оптимизируете PySpark-джобы при обработке огромных логов просмотров для генерации признаков?

Проверка понимания процесса оценки качества моделей.

Какие офлайн-метрики вы считаете наиболее репрезентативными для задачи рекомендаций видеоконтента и как они коррелируют с результатами A/B-тестов?

Оценка инженерных навыков и работы с инфраструктурой.

Был ли у вас опыт работы с Triton Inference Server или другими инструментами для деплоя тяжелых моделей? С какими сложностями сталкивались?

Проверка владения современными инструментами разработки.

Используете ли вы AI-ассистентов (Cursor, Claude Code) в своей работе и как это помогает вам в написании production-ready кода?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

S
Selecty
Россия
более 1000 офферов получено
4.9

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!