- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- от 500 000 ₽
Специалист по Data Science и машинному обучению / ML Engineer / Data Scientist
Оценка ИИИнтересная позиция для тех, кто ценит гибкость и разнообразие задач. Компания Sailet предлагает работу с современным стеком (LLM, CV, RAG), однако проектная занятость может не подойти тем, кто ищет стабильный full-time.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИСредний уровень сложности обусловлен необходимостью владения широким стеком (от классического ML до LLM и CV) и английским языком на уровне B2. Проектный характер работы требует высокой самостоятельности и умения быстро входить в новые задачи.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от 500 000 ₸ соответствует рыночному уровню для специалистов уровня Middle в Казахстане, особенно учитывая проектный характер и возможность удаленной работы. Верхняя граница рынка для опытных ML-инженеров может достигать 1 200 000 ₸ и выше.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*📍* Формат/working arrangement: удалённо
*✔️* Должность/position: Специалист по Data Science и машинному обучению / ML Engineer / Data Scientist
*🏢* Место работы/workplace: ТОО «Сайлет»
*💸* Заработная плата/salary estimate: от 500 000 ₸ в месяц, на руки
*📈* Опыт/experience: 1–3 года
*🕰* Занятость/employment: частичная / проектная занятость
*📄* Оформление/employment type: договор ГПХ с самозанятым, ИП или физлицом
*📅* График/schedule: 5/2, 8 рабочих часов
*ℹ️* О позиции:
— Sailet — IT-компания, разрабатывающая и внедряющая цифровые решения для бизнеса
— Компания расширяет пул технических специалистов для подключения к проектным задачам
— Формат преимущественно проектный, объем и продолжительность работы зависят от конкретного проекта
— Возможна работа с NLP, LLM, Computer Vision, рекомендательными и прогнозными моделями
*📈* Обязанности/responsibilities:
— Анализ и подготовка структурированных и неструктурированных данных
— Исследование данных и поиск закономерностей
— Разработка, обучение и оптимизация ML-моделей
— Решение задач классификации, регрессии, кластеризации и прогнозирования
— Разработка решений в NLP, LLM, Computer Vision и recommendation systems
— Оценка качества моделей и подбор метрик
— Проведение экспериментов и проверка гипотез
— Интеграция ML-моделей в продукты и сервисы
— Подготовка моделей к production
— Взаимодействие с разработчиками, аналитиками и проектной командой
*📌* Требования/requirements:
— Коммерческий или подтвержденный проектный опыт в Data Science / Machine Learning
— Уверенный Python
— pandas, NumPy, scikit-learn
— PyTorch и/или TensorFlow
— SQL
— Понимание feature engineering и оценки качества моделей
— Знание статистики, теории вероятностей и математических основ ML
— Опыт работы с Git
— Способность самостоятельно разбираться в бизнес-задачах и предлагать технические решения
— Английский язык B2
*➕* Будет преимуществом:
— LLM и Generative AI
— RAG, embeddings, vector databases
— Fine-tuning моделей
— NLP / Computer Vision
— Рекомендательные и прогнозные модели
— Docker
— MLOps
— Развертывание моделей и разработка API
— Cloud-платформы и GPU-инфраструктура
— Опыт участия в коммерческих ML/AI-проектах end-to-end
Ключевые навыки:
— Python
— Machine Learning
— Data Science
— SQL
— pandas
— NumPy
— Scikit-learn
— PyTorch
— TensorFlow
— Deep Learning
— NLP
— Computer Vision
— Git
— Docker
— Математическая статистика
*✅* Условия/working conditions:
— Удалённая работа
— Проектная занятость
— Возможность подключения к отдельным задачам или полноценным проектам
— Гибкая загрузка в зависимости от проекта
— Возможность долгосрочного сотрудничества
— Выплаты раз в месяц
— Оплата зависит от квалификации, сложности задачи и формата участия
*📍* Адрес/work location: Алматы / удалённо
*📎* При отклике желательно указать:
— Опыт в Data Science / ML
— Основные технологии и специализацию
— Примеры реализованных проектов
— Желаемую часовую ставку или стоимость проектной работы
— Доступность и возможную загрузку
*🔗* Ссылка: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Machine Learning
- Data Science
- SQL
- Pandas
- NumPy
- Scikit-learn
- PyTorch
- TensorFlow
- Deep Learning
- NLP
- Computer Vision
- Git
- Docker
- LLM
- Generative AI
- RAG
- MLOps
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания основ и умения работать с данными.
Расскажите о самом сложном этапе подготовки данных (feature engineering) в вашем последнем проекте. Какие методы вы использовали?
Оценка навыков в области глубокого обучения.
В каких случаях вы предпочтете PyTorch вместо TensorFlow, и наоборот? Приведите примеры из практики.
Проверка актуальных знаний в области генеративного ИИ.
Как бы вы организовали систему RAG (Retrieval-Augmented Generation) для работы с корпоративной базой знаний?
Оценка понимания бизнес-метрик и качества моделей.
Как вы выбираете метрики для оценки качества рекомендательной системы, если бизнес-цель — удержание пользователей?
Проверка навыков вывода моделей в продакшн.
Опишите ваш опыт работы с Docker и MLOps: как вы обеспечиваете воспроизводимость и масштабируемость ваших моделей?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
