- Страна
- Россия
Data Scientist, Контроль качества
Оценка ИИOzon Tech — это сильный бренд с интересными задачами и современным стеком. Вакансия предлагает полный цикл разработки моделей, что дает отличный опыт, однако отсутствие указанной зарплаты и удаленного формата может быть минусом для части кандидатов.
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 не только навыков ML, но и уверенного владения Python, а также понимания алгоритмов и структур данных. Работа с автомодерацией контента в Ozon подразумевает работу с большими данными и высокую ответственность за качество моделей.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в Ozon Tech для Data Scientist обычно соответствует верхнему сегменту рынка Москвы. Учитывая требования к алгоритмам и полному циклу разработки, компенсация должна быть конкурентной для уровня Middle/Senior.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data Scientist, Контроль качества / Ozon Tech
*🗺* Москва.
Обязанности:
- Участвовать в составлении роадмапа разработки, проводить ресерч и формулировать гипотезы для решения задач.
- Заниматься полным циклом разработки моделей автомодерации контента.
Требования:
- Уверенное знание Python и опыт разработки на нём.
- Понимание алгоритмов и структур данных.
*➡* Откликнуться
Вакансии │ Стажировки │ За рубежом │ Удалёнка │ БИГТЕХ │ Мероприятия │ По всему миру │ IT и DIGITAL
*🐣* Софи - первый ai ассистент для автооткликов и поиска работы.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Algorithms
- Data Structures
- Machine Learning
- Data Science
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний, необходимых для оптимизации кода моделей.
Какие структуры данных в Python вы бы использовали для эффективного поиска дубликатов в контенте и почему?
Важно понимать, как кандидат подходит к оценке качества моделей модерации.
Какие метрики качества вы считаете наиболее критичными для системы автомодерации контента (Precision, Recall, F1)? Как вы будете балансировать между ними?
Оценка опыта в проведении исследований и проверке гипотез.
Расскажите о случае, когда ваша гипотеза в ходе ресерча не подтвердилась. Как вы действовали дальше?
Проверка навыков проектирования систем.
Как бы вы организовали процесс дообучения модели автомодерации при появлении новых типов нежелательного контента?
Проверка владения инструментарием Python для Data Science.
Какие библиотеки Python вы предпочитаете использовать для обработки текстов или изображений в задачах модерации и почему?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
