- Страна
- Россия
Стажер ML-разработчик (fast track)
Оценка ИИЭто отличная возможность для старта карьеры в топовой технологической компании. Работа над международным поиском гарантирует сложные задачи и быстрый профессиональный рост, хотя уровень конкуренции будет очень высоким.
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 ИИСтажировки в Яндексе, особенно в формате fast track, отличаются высоким конкурсом и сложными техническими секциями по алгоритмам и ML. Требуется не только знание теории DL, но и отличные навыки программирования на Python или C++.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЯндекс предлагает конкурентные стипендии для стажеров, которые обычно находятся в верхней границе рыночных ожиданий для начинающих специалистов в Москве. Указанный диапазон отражает средние выплаты стажерам в крупных российских бигтех-компаниях.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Стажер ML-разработчик (fast track) / Яндекс
*🗺* Москва.
Обязанности:
- Обучать модели для международного Поиска
Требования:
- Владение Python или C++
- Знание методов машинного обучения
- Теоретические знания в DL
*➡* Откликнуться
Вакансии │ Стажировки │ За рубежом │ Удалёнка │ БИГТЕХ │ Мероприятия │ По всему миру │ IT и DIGITAL
*🐣* Софи - первый ai ассистент для автооткликов и поиска работы.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- C++
- Machine Learning
- Deep Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний алгоритмов, необходимых для работы с высоконагруженными системами Яндекса.
Реализуйте функцию для вычисления косинусного расстояния между двумя векторами на Python без использования специализированных библиотек.
Важно понимать, как кандидат подходит к решению классических задач ранжирования в поиске.
Какие функции потерь (loss functions) наиболее эффективны для задач ранжирования и почему?
Проверка глубины знаний в области нейронных сетей.
Расскажите про механизм Attention: как он работает и какие проблемы решает в архитектуре Transformer?
Оценка практических навыков работы с данными.
Как вы будете бороться с переобучением модели, если у вас ограниченный набор данных для обучения?
Проверка владения вторым ключевым языком в Яндексе.
В чем разница в управлении памятью между Python и C++, и в каких случаях в ML-задачах стоит переходить на C++?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
