ML-инженер

РЕЗУЛЬТАТ

• 
  Обеспеченная очистка и подготовка данных, корректная работа базовых моделей, поддержка в обучении и развертывании.
• 
  Производственные модели с подтверждённым бизнес-эффектом, эксплуатация/мониторинг, оптимизация ML-стека в бизнесе.
• 
  Рост продукта/бизнеса за счёт ML, устойчивые и масштабируемые решения, развитие множественных ML-команд и экспертизы внутри компании

• 
  Сбор/чистка данных, разметка, подготовка train/validate/test выборок
• 
  Базовое обучение готовых моделей, документация, поддержка внедрения

• 
  0–1,5 года
• 
  Участие в pet/kaggle/pro-demo-проектах
• 
  Учебные/исследовательские задачи
• 
  Первые проекты по data-prep, базовые модели

• 
  Python, pandas, sklearn, matplotlib, основы
• 
  PyTorch/TensorFlow, опыт работы с SQL/CSV
• 
  Понимание life cycle ML
• 
  Опыт деплоя простых моделей, Git, Linux, англ. — чтение

• 
  Аналитическое мышление
• 
  Обучаемость
• 
  Командная работа
• 
  Дисциплина
• 
  Внимательность
• 
  Быстрое восприятие новых задач
• 
  Коммуникабельность

• 
  Практика Python и ML-библиотек

  Кандидат должен иметь опыт использования Python и базовых ML-библиотек для решения простых задач.
  
  Вопрос
  «С какими ML-библиотеками работали и для каких задач?»
  
  Ответ
  «Работал с Scikit-learn/Pandas, решал простые задачи классификации/регрессии; умею обучить базовую модель.»
• 
  Опыт обработки и подготовки данных

  Навыки очистки данных, работы с пропусками и категориальными признаками.
  
  Вопрос
  «Как очищаете и подготавливаете данные к обучению?»
  
  Ответ
  «Реализовал скрипты для чистки/фильтрации, умею работать с пропусками и категориальными признаками.»
• 
  Понимание базовых алгоритмов ML

  Понимание различий между основными алгоритмами и их применимостью.
  
  Вопрос
  «В чем отличие дерева решений от линейной регрессии?»
  
  Ответ
  «Понимаю разницу и могу объяснить, в каких задачах применять дерево или линейную регрессию.»
• 
  Опыт оценки качества моделей

  Навыки применения ключевых метрик для проверки качества ML-моделей.
  
  Вопрос
  «Какими метриками оцениваете ML-модель?»
  
  Ответ
  «Использую accuracy, MSE, ROC-AUC, F1-score и объясняю их назначение.»
• 
  Работа с SQL/базами и выгрузками

  Умение формировать выборки из баз данных или работать с выгрузками.
  
  Вопрос
  «Делали ли выборки данных из баз, как?»
  
  Ответ
  «Самостоятельно писал простые SQL-запросы или работал с CSV/Excel.»
• 
  Обучаемость, самостоятельность

  Готовность учиться новому и развиваться в ML.
  
  Вопрос
  "Как повышаете квалификацию, какие новые инструменты изучали?"
  
  Ответ
  "Проходил курсы и хакатоны, изучил новую библиотеку и участвую в соревнованиях Kaggle."
• 
  Внимательность и качество документации

  Навыки оформления экспериментов и ведения понятного кода.
  
  Вопрос
  «Вели ли техническую документацию, как оформляли эксперименты?»
  
  Ответ
  «Описывал эксперименты, комментировал код и вел историю изменений.»
• 
  Командная работа, коммуникация

  Опыт работы в коллективных проектах и соблюдения командных процессов.
  
  Вопрос
  «Приходилось ли работать совместно над коллективным проектом?»
  
  Ответ
  «Вносил вклад в командный репозиторий и участвовал в code review.»
• 
  Готовность к офису/удалёнке/стажировке

  Гибкость кандидата в отношении формата работы.
  
  Вопрос
  «Какой формат работы подходит, есть ли ограничения?»
  
  Ответ
  «Готов к гибкому графику, стажировке и открыто обсуждаю реальные ограничения.»
• 
  Мотивация и ожидания по ЗП

  Открытость кандидата в обсуждении условий и ожиданий.
  
  Вопрос
  «Какие ожидания по зарплате, что важно в работе?»
  
  Ответ
  «У меня реалистичные ожидания по вилке, я открыто обсуждаю мотивацию.»

• 
  Проектирование и внедрение ML-моделей в production
• 
  Оптимизация, настройка MLOps и пайплайнов, экспериментирование и мониторинг

• 
  Портфолио внедрённых production моделей, опыт построения ML-процессов
• 
  Автоматизации и оптимизации пайплайнов A/B, вн. фреймворков
• 
  2–5 лет

• 
  Python (OOP, pandas, sklearn, PyTorch/TensorFlow)
• 
  Опыт MLOps, Docker, API
• 
  Опыт с большими выборками и production-ML, статистика, ML-metrics, A/B-тесты, SQL, Git, Linux
• 
  Рекламная механика; A/B-тестирование

• 
  Кросс-функциональное взаимодействие
• 
  Инициативность
• 
  Системное мышление
• 
  Навык самостоятельного исследования
• 
  Презентование решений
• 
  Ориентация на бизнес-результат

• 
  Реальные production ML-проекты, портфолио

  Кандидат должен иметь опыт внедрения моделей в реальные продукты и знать полный ML workflow.
  
  Вопрос
  «Покажите свои production-кейсы, как внедряли модель?»
  
  Ответ
  «У меня есть опыт внедрения модели в продукт, я знаком со всем ML workflow.»
• 
  Автоматизация обучения, MLOps/Docker

  Навыки построения автоматизированных пайплайнов обучения и развертывания моделей.
  
  Вопрос
  "Внедряли ли пайплайны/автоматизацию? Какие инструменты использовали?"
  
  Ответ
  "Использовал Docker и MLflow, строил автоматизированные циклы обучения моделей."
• 
  Оптимизация и настройка моделей/гиперпараметров

  Знания методов настройки гиперпараметров для повышения точности и борьбы с переобучением.
  
  Вопрос
  «Как повышаете точность модели? Какие методы пробовали?»
  
  Ответ
  «Применял grid search, random search и анализировал переобучение.»
• 
  Работа с большими данными, Spark/Hadoop

  Опыт работы с крупными наборами данных и распределенными системами.
  
  Вопрос
  «С каким объемом данных вы работали? Какие фреймворки применяли?»
  
  Ответ
  «Работал с данными от гигабайт до терабайт, применял Spark и MapReduce.»
• 
  Сложные методы — нейросети, Boosting, NLP/CV

  Умение работать с современными алгоритмами: нейросети, бустинг, NLP и CV.
  
  Вопрос
  «Какие современные алгоритмы вы применяли в проектах?»
  
  Ответ
  «Реализовывал проекты на PyTorch, TensorFlow, XGBoost, LightGBM, а также в области NLP и CV.»
• 
  Бизнес-ориентированность, постановка задач

  Навык перевода бизнес-проблем в ML-задачи с учетом метрик.
  
  Вопрос
  «Как вы переводили бизнес-проблему в ML-формулировку?»
  
  Ответ
  «Я сам собирал требования и согласовывал метрики с заказчиком.»
• 
  Навык code-review и командной коммуникации

  Опыт в ревью кода и командной совместной работе.
  
  Вопрос
  «Есть ли у вас опыт ревью кода? Как вы комментировали чужие решения?»
  
  Ответ
  «Да, я проводил code review и аргументированно объяснял свои комментарии.»
• 
  Документирование подходов и экспериментов

  Навыки ведения отчетности, логов и структурирования экспериментов.
  
  Вопрос
  «Ведёте ли вы логи экспериментов и оформляете отчёты?»
  
  Ответ
  «Я оформляю отчётность в doc и notebook, структурирую все шаги.»
• 
  Готовность к KPI, гибкому формату

  Открытость к KPI, бонусной системе и гибкому графику.
  
  Вопрос
  «Вас устраивает система мотивации и гибкий формат работы?»
  
  Ответ
  «Да, я согласен с KPI и бонусами, открыто обсуждаю условия.»
• 
  Мотивация, карьерные ожидания

  Желание развиваться в ML, DevOps, NLP или CV и осваивать новые технологии.
  
  Вопрос
  «Куда вы стремитесь в своей карьере и что хотите развить?»
  
  Ответ
  «Я стремлюсь углубиться в ML/DevOps/NLP/CV и открыт к изучению новых технологий.»

• 
  Архитектура ML/AI
• 
  Кураторство команд
• 
  Стратегические внедрения (CV/NLP/RecSys)
• 
  Построение MLOps
• 
  Развитие стандартизации и образования внутри ML

• 
  5+ лет, управление ML-командой/группой
• 
  Мультидоменные проекты (CV, NLP, RecSys)
• 
  Развитие и интеграция ML в продукты компании.

• 
  Архитектура ML, MLOps/DevOps, CI/CD, классы ML-задач (CV, NLP, Tabular)
• 
  Spark/Hadoop, работа с big data, экспертиза в бизнес-метриках, руководящие практики ML-команд

• 
  Лидерство
• 
  Стратегическое мышление
• 
  Развитие экспертизы
• 
  Наставничество
• 
  Культура обмена знаниями
• 
  Soft-наставничество/обратная связь
• 
  Адаптивность к изменениям

• 
  Ведение больших ML-продуктов/команд

  Кандидат должен иметь опыт управления командами и сложными ML-платформами, запускать масштабные проекты и нести ответственность за релиз и метрики.
  
  Вопрос
  «Управляли ли группой/платформой, какие проекты?»
  
  Ответ
  «Запускал сложные ML-системы, нес ответственность за релиз и метрики.»
• 
  Архитектура сложных production-решений

  Опыт проектирования архитектуры ML-систем, включая CI/CD, мониторинг и интеграцию с бизнес-процессами.
  
  Вопрос
  «Как проектировали архитектуру ML и интеграцию?»
  
  Ответ
  «Реализовывал всё от CI/CD до мониторинга, учитываю MLOps и бизнес-метрики.»
• 
  Стратегическое планирование и бизнес-эффективность

  Способность приводить стратегические примеры роста KPI и снижения затрат за счет ML-решений.
  
  Вопрос
  «Какая из ваших ML-задач дала заметный профит компании?»
  
  Ответ
  «Привожу кейсы масштабного влияния: рост KPI и сокращение затрат.»
• 
  Развитие новых технологий и интеграций (CV/NLP/RecSys)

  Опыт внедрения новых методов и интеграций в разные домены.
  
  Вопрос
  "Внедряли ли новые ML-технологии?"
  
  Ответ
  "Реализовал мультидоменные решения и провёл интеграции."
• 
  Организация команд, наставничество, обучение

  Навыки построения стандартов, менторства и развития сотрудников.
  
  Вопрос
  «Как помогали расти команде, что внедряли?»
  
  Ответ
  «Проводил воркшопы, внедрял обучение новых специалистов и развивал стандарты.»
• 
  Публичная защита решения, переговоры с заказчиком

  Опыт презентаций и аргументации решений перед топ-менеджментом или клиентами.
  
  Вопрос
  «Презентовали свои решения? Как аргументировали?»
  
  Ответ
  «Проводил demo перед топами, защищал расчёты и объяснял влияние ML.»
• 
  Опыт управления бюджетом, ресурсами, внешними командами

  Навыки управления распределенными командами и бюджетом проектов.
  
  Вопрос
  «Работали ли с распределёнными командами и бюджетом?»
  
  Ответ
  «Координировал международный проект, распределял бюджет и ресурсы.»
• 
  Кризисное реагирование, управление инцидентами

  Умение справляться со сбоями и выстраивать систему post-mortem анализа.
  
  Вопрос
  "Какие были сбои, как исправили?"
  
  Ответ
  "Провел post-mortem анализ и довёл продукт до стабильности."
• 
  Корпоративная культура, обмен знаниями

  Навыки формирования базы знаний и распространения экспертизы в компании.
  
  Вопрос
  «Как формировали know-how компании?»
  
  Ответ
  «Делал доклады на внутренних встречах, развивал общее знание в команде.»
• 
  Согласие с условиями, мотивация

  Кандидат должен быть готов к управленческой роли, прозрачным KPI и ответственности.
  
  Вопрос
  «Устраивает график, формат, ответственность?»
  
  Ответ
  «Я согласен с прозрачными KPI, готов к управленческой ответственности и мотивирован ростом бизнеса и команды.»