Вакансия и контекст рынка
ML Engineer / Data Scientist
Удаленно · Вилка не публикуется
PythonNumPySciPyPandasscikit-learnPyTorchHadoopSparkHiveKafkaAirflow
Что проверить перед собеседованием
Критично
Системный дизайн поиска и рекомендаций
Умение пройти MLSD по поиску, рекомендациям, монетизации и задержке.
Важно
Широкое техническое собеседование
Проверка основ DL, Spark, рантайма Python, SQL и продакшен-инцидентов.
Что получится отработать
Системный дизайн ML
Спроектировать поиск недвижимости
Кандидат умеет разложить поиск недвижимости на отбор кандидатов, ранжирование, гео-ограничения, монетизацию и мониторинг.
Техническое собеседование
Защитить компромиссы в рекомендациях и ранжировании
Кандидат объясняет офлайн- и онлайн-метрики, утечки, разнообразие, задержку и бизнес-эффект в маркетплейсе.
Собеседования и этапы
CIAN2025-09-05 - 2025-10-06
CIAN: процесс по поиску и рекомендациямПрактика
Вопросы
База Transformer: токены, positional encoding и cross-attentionDropout, BatchNorm и fine-tuning на маленьких батчахСжатие моделей и catastrophic forgettingКогда одно дерево решений может обойти Random ForestROC-AUC: построение и интерпретацияSpark Broadcast Join и производительность Python UDFPython dict lookup, декораторы и генераторыБезопасный rollout ONNX-модели в production