Senior ML-инженер (рекомендации и компьютерное зрение)
Оценка ИИСильная компания с известным продуктом, прозрачная вилка выше рынка и интересные задачи на стыке CV и RecSys. Балл снижен только из-за специфического графика.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием глубокого опыта (от 5 лет) одновременно в RecSys и CV, а также специфическим графиком работы с ранним началом дня.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата от 360 000 ₽ на руки является конкурентной для уровня Senior ML в России, превышая медианные значения по рынку для аналогичных позиций.
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 ₽ на руки
От 360 000 ₽ в месяц на руки
Удалённо · начало дня в 06:00–07:00 МСК
Предстоит улучшать рекомендательный сервис и модели компьютерного зрения, готовить данные, проводить эксперименты и развивать инфраструктуру запуска и мониторинга моделей.
В команде нет жёсткого разделения между исследованием и инженерной работой: можно заниматься и качеством моделей, и подготовкой их к эксплуатации.
Требования:
— от 5 лет опыта в машинном обучении;
— обязательный опыт работы с рекомендательными системами;
— уверенный Python, SQL и знание статистики;
— опыт с TensorFlow или PyTorch;
— навыки работы с данными и оптимизации моделей.
Важный нюанс: рабочий день начинается в 08:00–09:00 по Екатеринбургу, то есть в 06:00–07:00 по Москве. География удалёнки не уточнена, возможность работы из-за рубежа не подтверждена.
Компания предлагает ДМС со стоматологией после испытательного срока.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Statistics
- TensorFlow
- PyTorch
- Computer Vision
- Recommendation Systems
- MLOps
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины знаний в основной специализации вакансии.
Расскажите о наиболее сложной архитектуре рекомендательной системы, которую вы внедряли: как вы решали проблему холодного старта?
Оценка навыков работы с компьютерным зрением.
Какие методы оптимизации моделей CV вы использовали для обеспечения их работы в реальном времени?
Проверка инженерных навыков и понимания MLOps.
Как вы организуете процесс мониторинга качества моделей после их деплоя в продакшн?
Оценка владения инструментарием.
В каких случаях вы предпочтете PyTorch вместо TensorFlow и наоборот для задач ранжирования?
Проверка математической базы.
Как вы оцениваете статистическую значимость результатов A/B тестов при внедрении новых алгоритмов рекомендаций?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
