- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist
Оценка ИИКомпания имеет многолетнюю историю и работает с собственными сложными продуктами, что гарантирует интересные задачи. AdTech — это одна из самых технологически продвинутых сфер для Data Scientist.
Сложность вакансии
Оценка ИИРабота в AdTech требует глубоких знаний математической статистики и опыта работы с высоконагруженными системами (RTB). Основная сложность заключается в необходимости оптимизации моделей для работы в реальном времени с огромными массивами данных.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указан уровень вознаграждения, однако для опытных Data Scientist в российском AdTech-секторе зарплаты обычно находятся в диапазоне от 250 000 до 450 000 рублей в зависимости от грейда. Данная оценка соответствует рыночным ожиданиям для компаний, работающих с Big Data и AI.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Siberian Wrestler уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Siberian Wrestler и создавайте передовые AdTech-решения на основе больших данных!
Описание вакансии
Data Scientist
*Siberian Wrestler
С 2013 года мы разрабатываем собственные AdTech-продукты — performance-технологии, RTB-экосистемы, динамический ретаргетинг и другие. Мы развиваем продукты, работающие на уникальных массивах больших данных с применением технологий машинного обучения и искусственного интеллекта.*
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Artificial Intelligence
- Machine Learning
- Big Data
- AdTech
- Data Science
- RTB
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат будет оптимизировать модели для работы в RTB-системах, где время отклика критично.
Как бы вы подошли к задаче минимизации задержки (latency) при инференсе ML-модели в высоконагруженной системе?
Динамический ретаргетинг — ключевой продукт компании, требующий понимания специфических метрик.
Какие метрики вы бы использовали для оценки эффективности алгоритма динамического ретаргетинга?
Работа с уникальными массивами данных требует навыков предобработки и очистки.
Расскажите о вашем опыте работы с несбалансированными данными в задачах классификации кликов (CTR prediction).
Проверка умения работать с Big Data стеком.
Какие инструменты обработки больших данных (например, Spark, Flink) вы использовали и для каких задач?
Оценка способности кандидата не только строить модели, но и проверять их влияние на бизнес.
