- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist
Оценка ИИСтабильная роль в известной нише (ритейл) с четким стеком технологий. Ограничение по локации и форме сотрудничества (ИП) снижает оценку для части соискателей, но проектные задачи выглядят перспективно.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения классическим ML (бустинг, регрессия) и специфического опыта с временными рядами от 2 лет. Отсутствие удаленки из-за рубежа и необходимость работы через ИП РФ накладывают дополнительные ограничения на кандидатов.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Middle Data Scientist в РФ рыночный диапазон составляет 200-350 тысяч рублей. Учитывая формат работы через ИП, кандидат может рассчитывать на верхнюю границу этого диапазона.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Eclipse Digital уже сейчас
Отправьте свое резюме @veroneko, чтобы начать работу над интересными задачами прогнозирования спроса в ритейле!
Описание вакансии
ID 2429
Data Scientist
Middle
🌍 Локация: РФ (нет удаленки из др стран)
💼Сотрудничество : по ИП РФ
Eclipse Digital - наниматель
Ритейл
Требования к специалисту:
Проектный опыт работы с временными рядами или задачами регрессии от 2-х лет;
Владение Python и SQL;
Выбор технических и бизнес-метрик и их обоснование;
Практическое применение различных моделей бустинга.
Будет плюсом:
Коммерческий опыт в ритейле;
Опыт работы с большими данными;
Практическое использование сервисов YandexCloud или других облачных сервисов;
Опыт работы с API (flask, fastapi);
Умение использовать в своей работе ИИ.
Задачи:
Анализировать и визуализировать данные, выявлять закономерности, представлять результаты;
Предлагать и проводить эксперименты для решения возникающих задач;
Применять различные модели МО для решения задач, интерпретировать результаты обучения;
Выводить разработанные решения в прод вместе с опытными коллегами (всему научим);
Time Series Forecasting (ритейл: прогноз спроса)
Откликнуться можно
- в telegram Откликнуться
- в Откликнуться
veroneko_93911
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- API
- XGBoost
- FastAPI
- LightGBM
- Flask
- Time Series
- Regression
- CatBoost
- Boosting
- Yandex.Cloud
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия сфокусирована на Time Series Forecasting для ритейла.
Расскажите о вашем самом сложном проекте по прогнозированию временных рядов: какие признаки (features) вы использовали и как боролись с сезонностью?
В требованиях указано умение обосновывать бизнес-метрики.
Как вы выбираете метрику для задачи прогноза спроса, если цена ошибки при затоваривании склада выше, чем при дефиците товара?
Упоминается использование моделей бустинга.
В каких случаях вы предпочтете CatBoost вместо XGBoost или LightGBM при работе с табличными данными в ритейле?
Задачи включают вывод решений в прод.
Был ли у вас опыт упаковки моделей в API (Flask/FastAPI) и как вы организовывали мониторинг качества модели после деплоя?
Работа предполагает анализ и визуализацию данных.
Какие инструменты визуализации вы используете для представления результатов экспериментов нетехническим заказчикам?
Похожие вакансии
ML разработчик (Middle)
Data инженер Middle+
ML разработчик Middle Middle+
Data Engineer Python (Middle)
Разработчик MLOps (Python)
Data инженер Middle
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!