- Страна
- Россия
Data Scientist, Логистика и операционные процессы
Оценка ИИOzon — сильный бренд с развитой инженерной культурой и интересными задачами в логистике. Удаленный формат работы и работа над реальным продуктом делают вакансию очень привлекательной для Middle-специалистов.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует сочетания классического ML и специфических знаний в области дискретной оптимизации, что характерно для логистических задач. Необходим навык написания промышленного кода и профильное математическое образование.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Middle Data Scientist в крупных российских тех-компаниях (BigTech) рыночный диапазон составляет 250,000–350,000 рублей. Ozon обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие этому уровню.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Откликнитесь в Ozon уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Ozon и оптимизируйте логистику крупнейшего маркетплейса страны!
Описание вакансии
Data Scientist, Логистика и операционные процессы
Компания: OZON
*☑️*Вы будете
-Анализировать опоздания и "плохо построенные" маршруты.
-Писать промышленный код и выводить его в продакшн.
-Общаться с заказчиком, формализовывать требования.
-Креативить, предлагать новые идеи.
*☑️*Нам важно
-Уверенное знание Python и стандартных DS библиотек.
-Знание хотя бы одного диалекта SQL (предпочтительней PostgreSQL).
-Знание основ ML и задач дискретной оптимизации.
-Высшее образование в одной из сфер: математика, компьютерные науки.
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- PostgreSQL
- Machine Learning
- Discrete Optimization
- Data Science
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с маршрутами и опозданиями, где оптимизация играет ключевую роль.
Какие алгоритмы дискретной оптимизации вы бы применили для решения задачи коммивояжера (TSP) в условиях реальной логистики?
В описании указано требование выводить код в продакшн.
Расскажите о вашем опыте деплоя ML-моделей и обеспечения их стабильной работы в промышленной среде.
Работа с данными в Ozon требует уверенного владения SQL.
Как бы вы оптимизировали сложный SQL-запрос, который работает слишком медленно на больших объемах данных в PostgreSQL?
Важно понимать, как кандидат оценивает качество своих решений.
Какие метрики, помимо точности модели, вы бы использовали для оценки эффективности логистических маршрутов?
Роль подразумевает общение с заказчиком.
