- Страна
- Россия
- Зарплата
- 200 000 ₽ – 220 000 ₽
Data Scientist
Оценка ИИИнтересный проект в сфере AdTech/MarTech с собственными продуктами. Зарплата соответствует рыночному уровню для Middle-специалиста, а работа с реальными данными о покупках дает отличные возможности для профессионального роста.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенных знаний в области e-commerce аналитики и рекламных технологий (RTB). Основная сложность заключается в необходимости работы с разнородными данными (чеки, MAID) для построения сложных метрик вроде Sales Lift.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата (200-220 тыс. руб.) находится в пределах рыночной нормы для Middle Data Scientist в России, хотя для Senior-уровня в Москве она могла бы быть выше. Это стабильное предложение для специалиста среднего звена.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data Scientist
от 200 000 до 220 000 ₽
DV Group
О нас за минуту DV Group — это eRetail маркетинг. У нас две собственные платформы: CDP (DV Platform) — сегментирует покупателей по чековым данным, MAID, строит Sales Lift. DSP (DV Programmatic) — закупает трафик в RTB с таргетингом на реальных онлайн...
Откликнуться: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Data Science
- Machine Learning
- Python
- SQL
- RTB
- AdTech
- Sales Lift
- Segmentation
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат оценивает влияние рекламных кампаний на реальные продажи.
Как бы вы подошли к расчету метрики Sales Lift для рекламной кампании в ритейле?
Компания работает с RTB, где критически важна скорость и точность моделей.
Какие алгоритмы машинного обучения наиболее эффективны для предсказания CTR в реальном времени?
Работа с чековыми данными требует навыков сегментации.
Какие методы кластеризации вы бы использовали для сегментации покупателей на основе истории их покупок?
Проверка гипотез — ключевая часть работы DS.
Как правильно организовать A/B тестирование для оценки эффективности новой стратегии таргетинга в DSP?
Работа с MAID и чеками подразумевает большие объемы данных.
Был ли у вас опыт работы с Big Data инструментами (Spark, Hadoop) для подготовки признаков для моделей?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
