- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Science RecSys
Оценка ИИSimbirSoft — стабильная и известная компания с отличной репутацией на российском рынке. Работа над проектами для крупнейших заказчиков обеспечивает профессиональный рост и разнообразие задач.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области рекомендательных систем (RecSys) и опыта работы с большими данными. Учитывая масштаб компании и сложность проектов для финтеха и ритейла, от кандидата ожидается высокий уровень технической экспертизы.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для специалистов уровня Middle/Senior в области RecSys на российском рынке предложения обычно начинаются от 250 000 рублей. SimbirSoft, как крупный игрок, обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие рыночным ожиданиям.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в SimbirSoft уже сейчас
Присоединяйтесь к команде SimbirSoft и создавайте инновационные RecSys-решения для лидеров рынка!
Описание вакансии
Data Science RecSys
Компания: СимбирСофт
SimbirSoft: Создаём будущее вместе с 2001 года Мы — ведущая ИТ-компания России с 1500+ профессионалами в команде. Разрабатываем инновационные решения для крупнейших компаний в сфере финансов, ритейла,...
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Data Science
- Machine Learning
- RecSys
- Python
- SQL
- Big Data
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат выбирает метрики под конкретные бизнес-задачи.
Какие метрики ранжирования (NDCG, MRR, Precision@k) вы бы использовали для оценки качества рекомендаций в ритейл-проекте и почему?
Проблема холодного старта — классическая задача для RecSys.
Как вы предлагаете решать проблему «холодного старта» для новых пользователей и новых товаров?
Проверка умения работать с современными архитектурами.
Расскажите о вашем опыте использования нейросетевых подходов (например, Two-Tower модели или Transformers) в рекомендательных системах.
RecSys часто требует обработки огромных массивов данных.
С какими инструментами для обработки больших данных (Spark, Hadoop) вы работали и как оптимизировали производительность моделей?
Необходимо оценить понимание процесса внедрения модели в продакшн.
Как вы организуете процесс A/B тестирования для проверки эффективности новой рекомендательной модели?
Похожие вакансии
MLOps Engineer (Senior)
Data Scientist (AutoML)
Team Lead MLOps / Tech Lead
Data Science / ML Engineer
Data инженер Middle+ Senior
AI/ML Engineer
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Россия