- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist
Оценка ИИСтабильная компания с именем на рынке и современным технологическим стеком. Удаленный формат работы и работа с крупными корпоративными заказчиками делают вакансию привлекательной для опытных специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует уверенного владения стеком технологий для работы с данными (SQL, Python) и глубокого понимания алгоритмов машинного обучения. Работа в крупном системном интеграторе подразумевает высокую ответственность и умение работать с разнообразными корпоративными хранилищами данных.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указан уровень заработной платы, однако для позиции Data Scientist в крупных российских ИТ-компаниях рынок предлагает конкурентные условия. Указанный стек технологий (Greenplum, ClickHouse) обычно предполагает оплату выше среднего по рынку из-за востребованности навыков работы с Big Data.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в ИЦ АЙ-ТЕКО уже сейчас
Присоединяйтесь к команде ведущего системного интегратора и реализуйте свой потенциал в масштабных Data Science проектах!
Описание вакансии
Data Scientist
Стек: Python, Pandas, SQL, PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Machine Learning, Time Series Analysis
Компания «ИЦ Ай-Теко» — ведущий российский поставщик информационных технологий и сервисов для корпоративных заказчиков — предоставляет услуги по системной интеграции, внедрению информационных систем, …
Откликнуться через Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Pandas
- SQL
- PostgreSQL
- ClickHouse
- Greenplum
- Machine Learning
- Time Series Analysis
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков работы с аналитическими СУБД, указанными в стеке.
В чем заключаются основные различия при оптимизации SQL-запросов для ClickHouse и Greenplum?
Оценка опыта в анализе временных рядов, который выделен в описании.
Какие методы вы используете для обработки сезонности и трендов в задачах Time Series Analysis?
Проверка практического опыта построения ML-пайплайнов.
Расскажите о самом сложном кейсе внедрения ML-модели в продакшн: с какими проблемами данных вы столкнулись?
Проверка владения библиотеками обработки данных.
Как вы оптимизируете потребление памяти в Pandas при работе с датасетами, размер которых превышает объем оперативной памяти?
Оценка понимания бизнес-ценности моделей.
Как вы оцениваете эффективность своих моделей и какие бизнес-метрики обычно используете для защиты результатов перед заказчиком?
Похожие вакансии
Data инженер (Middle+)
Data инженер
Data Engineer Middle
Главный инженер Контроль качества данных
Junior Python Data Engineer
Tech Lead Data Engineer / Руководитель сопровождения и развития СККД
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!