VK·Санкт-Петербург·16 сент.
ML-разработчик в команду авторов Ленты
Ориентир по рынку≈ 150 000 – 325 000 ₽наша приблизительная оценка по 98 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🔄 ГибридMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 98 похожих вакансиях Разработчик уровня Middle.
Живость
Висит 32 дня, признаков фиктивного найма нет.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 5, требований 5. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- аккредитованная IT-компания
- Не сказано
- сколько дней в офисе
Что требуют
ОбязательноMLPythonJavaSQLA/B Testing
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, SQL +20%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Чем предстоит заниматься
Улучшать базовое качество рекомендаций и ранжирования
Анализировать поведение пользователей и потребление контента, выдвигать и проверять продуктовые гипотезы
Строить и поддерживать end‑to‑end пайплайны моделей: от данных и обучения до продакшен‑внедрения и мониторинга метрик
Принимать участие в разработке сервисов, внедрять алгоритмы в бэкенд на Java
Проводить A/B-тестирование и принимать решения с влиянием на огромную аудиторию пользователей ВК
Наши требования
Знание классических алгоритмов и принципов ML
Понимание основных принципов работы рекомендательных систем
Знание математической статистики и методики проведения A/B-тестирования
Уверенное владение Python/Java и SQL
Открытость, самостоятельность, проактивность
