- Страна
- Россия
- Зарплата
- от 299 999 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior MLE в МТС Защитник
Сильная команда, социально значимый продукт с огромным охватом и прозрачная вилка оплаты делают эту вакансию крайне привлекательной для опытных специалистов. Возможность удаленной работы и известный бренд МТС добавляют дополнительные баллы.
Сложность вакансии
Роль Senior MLE требует не только глубоких знаний в области машинного обучения, но и серьезных инженерных навыков для работы с высоконагруженными системами и обеспечения низкой задержки ответов моделей. Ожидается опыт самостоятельного ведения проектов и владение современным стеком MLOps.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата от 300 000 рублей полностью соответствует рыночному уровню для позиции Senior MLE в России, где медиана составляет около 350 000 - 400 000 рублей для топовых технологических компаний. Нижняя граница в вакансии является хорошим стартом для обсуждения условий в зависимости от квалификации кандидата.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в МТС уже сейчас
Присоединяйтесь к команде МТС Защитника, чтобы создавать ML-решения, которые ежедневно защищают миллионы людей от спама и мошенничества!
Описание вакансии
от 299 999 ₽/месяц
Удаленка или офис, Фултайм
Мы - data-команда МТС Защитника, продукта, который борется со спамом и мошенничеством для миллионов абонентов. Для развития наших систем нам нужен Senior MLE, способный создавать и внедрять высоконагруженные и низколатентные модели, напрямую влияющие на безопасность людей...(Откликнуться)
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- MLOps
- Low Latency
- High Load
Возможные вопросы на собеседовании
Для продукта 'Защитник' критически важна скорость обработки звонков и сообщений.
Какие методы оптимизации инференса ML-моделей вы использовали для достижения минимальной задержки (low-latency) в высоконагруженных системах?
Противодействие мошенничеству — это постоянная гонка вооружений.
Как вы организуете процесс мониторинга качества моделей в продакшене и борьбу с деградацией признаков (data drift) в задачах антифрода?
Вакансия предполагает уровень Senior, что включает архитектурные решения.
Опишите ваш опыт проектирования архитектуры MLOps-пайплайнов: от сбора данных до автоматизированного переобучения и деплоя.
Работа со спамом часто связана с несбалансированными выборками.
Какие подходы и метрики вы считаете наиболее эффективными при обучении моделей на сильно несбалансированных данных, характерных для задач детекции аномалий?
MLE — это стык Data Science и Software Engineering.
Расскажите о самом сложном баге в продакшене, с которым вы столкнулись, и как вы его локализовали и исправили.
Похожие вакансии
Middle+ Data инженер
Senior Data Scientist
Data Engineer (AI / ML)
Senior Data Engineer
Senior Data Engineer
ML разработчик (Senior)
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!