- Страна
- Польша
- Зарплата
- 6 000 $ – 6 500 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Data Scientist
Отличное предложение с высокой зарплатой, работой над известным продуктом с огромной аудиторией и четкими техническими требованиями. Релокационная гибкость (Польша/Беларусь) добавляет привлекательности.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена строгими требованиями к опыту (5+ лет), глубокими знаниями в узких областях (математическая оптимизация, Causal Inference) и необходимостью владения MLOps-практиками.
Анализ зарплаты
Предложенная вилка в $6000-6500 gross является очень конкурентоспособной для рынка Польши и Беларуси для уровня Senior Data Scientist, находясь на уровне или чуть выше медианы для опытных специалистов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в On The Spot уже сейчас
Если вы эксперт в математической оптимизации и любите спорт, откликнитесь на вакансию в 365Scores прямо сейчас!
Описание вакансии
Вакансия Data Scientist 📍в Беларуси/Польше
On The Spot нанимает в инженерную команду 365Scores.
Они делают продукт для 60+ млн пользователей - платформа со спортивными новостями, статистикой и лайв-результатами матчей.
Требования:
• 5+ years in Data Science / ML with business-driven use cases
• deep expertise in mathematical optimization
• causal inference knowledge
• production ML / MLOps exposure
• good English (B2 or higher)
Суть роли — разработка масштабируемых ML-систем в продакшене и работа с real-time данными.
Вилка: 6000-6500$ gross
Формат: ремоут-френдли, но обязательно из Беларуси/Польши. Для трудоустройства в Польше (B2B) нужен документ, дающий на это легальное право.
Рекрутер: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Machine Learning
- MLOps
- Data Science
- Causal Inference
- Mathematical Optimization
- Production ML
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует глубокой экспертизы в этой области для решения бизнес-задач.
Расскажите о наиболее сложном кейсе математической оптимизации, который вы реализовали в продакшене. С какими ограничениями вы столкнулись?
Causal Inference указан как одно из ключевых требований.
Какие методы причинно-следственного вывода вы использовали для оценки влияния фич на пользовательские метрики?
Роль подразумевает работу с real-time данными для 60+ млн пользователей.
Как вы обеспечиваете масштабируемость и низкую задержку (latency) при развертывании ML-моделей, работающих в реальном времени?
В требованиях указан опыт в MLOps.
Опишите ваш типичный стек для MLOps: как вы выстраиваете процессы CI/CD для моделей и мониторинг их деградации?
Продукт связан со спортивной статистикой.
Как бы вы подошли к задаче прогнозирования результатов матчей в лайве, учитывая высокую волатильность данных?
Похожие вакансии
ML разработчик (Senior)
Senior / Middle+ Data Scientist
MlOps / Python Backend Engineer (ML)
Data Scientist Senior
Senior/Middle Data Engineer
Senior Data Scientist
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
- Польша
- Зарплата
- 6 000 $ – 6 500 $