- Страна
- Россия
- Зарплата
- 320 000 ₽ – 390 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior ML-инженер
Оценка ИИГНИВЦ — стабильный и крупный работодатель с интересными задачами на стыке госсектора и высоких технологий. Предлагается гибкий формат работы и конкурентная рыночная зарплата.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубокой экспертизы в NLP и оптимизации моделей, а также уверенных навыков работы с базами данных и production-окружением. Уровень Senior предполагает самостоятельность в принятии архитектурных решений.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанный в описании диапазон 320-390к полностью соответствует текущим рыночным ожиданиям для Senior ML-специалистов в России. Верхняя планка может быть выше в зависимости от уникальных компетенций кандидата.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в ГНИВЦ уже сейчас
Присоединяйтесь к команде ГНИВЦ и создавайте передовые ML-решения для государственных сервисов!
Описание вакансии
Senior ML-инженер в GNIVC
*💰*По итогам собеседования (ср. рын. зп 320 000 ₽ – 390 000 ₽)
*📌*Условия и бонусы:
Фултайм, удаленно (РФ)/ гибрид/ офис.
*📌*Наши ожидания:
– высшее образование;
– 2+ года опыта в NLP/ML, включая fine-tuning transformer-моделей (BERT/RoBERTa/DistilBERT);
– глубокий опыт с PyTorch, Hugging Face Transformers, pandas, datasets;
– опыт работы с PostgreSQL: SQL, создание/оптимизация схем, хранимые функции, производительность запросов;
– знание техник model optimization: quantization, layer-wise LR, custom loss functions;
– опыт production ML: monitoring, anomaly detection, model serving;
– уверенное владение Python, Git, Linux/Shell scripting.
*✍🏼*Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- Python
- Linux
- Pandas
- PyTorch
- Machine Learning
- SQL
- PostgreSQL
- NLP
- Shell Scripting
- Hugging Face
- Model Optimization
- BERT
- Quantization
- RoBERTa
- DistilBERT
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта оптимизации моделей для высоконагруженных систем.
Какие методы квантования (quantization) вы использовали на практике и как это повлияло на метрики точности и скорость инференса?
Оценка навыков работы с NLP-стеком.
Опишите ваш подход к выбору стратегии fine-tuning для моделей BERT/RoBERTa при работе с несбалансированными данными.
Проверка инженерных навыков работы с БД.
С какими проблемами производительности PostgreSQL вы сталкивались при хранении эмбеддингов или результатов работы ML-моделей и как их решали?
Оценка опыта эксплуатации моделей.
Как вы выстраиваете процесс мониторинга и обнаружения аномалий (anomaly detection) для моделей, работающих в реальном времени?
Проверка понимания внутренних механизмов обучения.
В каких случаях вы бы предпочли использовать layer-wise learning rate decay вместо стандартного подхода к обучению трансформеров?
Похожие вакансии
GenAI-разработчик / бизнес-аналитик
AI Engineer (Multi-Agent Systems & RAG) (Senior)
Python AI Engineer (Senior)
AI-разработчик (Senior)
Senior / Middle AI Engineer (Computer Vision)
Senior/Lead AI Engineer
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!