Senior ML-инженер для рекомендаций и компьютерного зрения
Оценка ИИОтличное предложение от известного бренда с прозрачной вилкой и сильной инженерной культурой. Высокий балл за четкие требования, наличие ДМС и возможности влиять на продукт целиком.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием к опыту от 5 лет и необходимостью глубоких знаний сразу в нескольких областях: рекомендательные системы, CV и NLP. Также ожидается уверенное владение инфраструктурными аспектами и статистикой.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от 360 000 ₽ на руки соответствует верхней границе рыночных предложений для Senior ML-специалистов в России. Это конкурентоспособный уровень, учитывая возможность удаленной работы и расширенный соцпакет.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*🚘* Дром ищет senior ML-инженера для рекомендаций и компьютерного зрения
От 360 000 ₽ в месяц на руки
Удалённо · начало дня 08:00–09:00 по Екатеринбургу, или 06:00–07:00 МСК
ML-команда развивает рекомендательную систему и инструменты компьютерного зрения, обработки текста и распознавания речи. Предстоит улучшать модели, участвовать в сборе данных и оптимизировать инфраструктуру запуска моделей и мониторинга.
Требования:
— опыт работы в ML от 5 лет по тексту вакансии;
— обязательный опыт рекомендательных систем;
— уверенные Python, ООП, статистика и основы машинного обучения;
— TensorFlow или PyTorch;
— SQL, NumPy, pandas/polars, OpenCV и matplotlib;
— понимание подходов и типичных проблем NLP и Speech-to-Text.
Опыт компьютерного зрения или OCR будет плюсом. В команде нет жёсткого разделения на исследователей и инженеров: можно и проверять идеи, и готовить модели к эксплуатации.
Предлагают поддержку ментора, участие в конференциях и ДМС со стоматологией после испытательного срока. Работа из-за рубежа в объявлении не подтверждена.
*➡️* Откликнуться
*📍* Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- TensorFlow
- PyTorch
- SQL
- NumPy
- Pandas
- Polars
- OpenCV
- Matplotlib
- NLP
- Speech-to-text
- OCR
- Computer Vision
- Recommender Systems
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия подразумевает работу над рекомендациями, что является ключевым бизнес-процессом для Дрома.
Расскажите о самом сложном кейсе внедрения рекомендательной системы: с какими проблемами холодного старта или переобучения вы сталкивались?
В описании указано отсутствие разделения на исследователей и инженеров, важно понимать навыки деплоя.
Как вы обычно организуете процесс мониторинга ML-моделей в продакшене и какие метрики считаете критичными?
Упоминается работа с компьютерным зрением и OCR.
Какие архитектуры нейросетей вы использовали для задач распознавания текста на изображениях (OCR) и как боролись с шумами в данных?
Требуется знание основ статистики.
Как вы оцениваете статистическую значимость результатов при проведении A/B тестов для новых ML-моделей?
Необходимо владение TensorFlow или PyTorch.
В чем, по вашему мнению, основные преимущества и недостатки PyTorch перед TensorFlow при разработке и масштабировании моделей компьютерного зрения?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
