- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist (middle)
Оценка ИИМегафон — крупный стабильный работодатель с огромными массивами данных. Вакансия предлагает интересные R&D задачи (LLM, графы) и удаленный формат работы, что делает её очень привлекательной для Middle-специалиста.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует уверенного владения Python, SQL и ML-стеком, а также опыта работы от 2 лет. Сложность заключается в широком спектре задач: от классического скоринга до R&D с использованием LLM и графовых моделей.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Middle Data Scientist в крупном российском телекоме рыночный диапазон составляет от 200 000 до 350 000 рублей после вычета налогов. Итоговое предложение будет сильно зависеть от опыта кандидата в специфических областях, таких как NLP и PySpark.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Мегафон уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Мегафона и создавайте инновационные модели скоринга и антифрода на больших данных!
Описание вакансии
Data Scientist (middle)
Локация: Удалённо
Компания: Мегафон
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Какие задачи необходимо решать:
- Cоздание, внедрение и доработка моделей команды Скоринга (PD, Антифрод, Социальная инженерия, Модели дохода, Модели банкротства, Поведенческое моделирование)
- Развитие внутреннего DS-фреймворка, работа над обогащением Feature Store
- Работа на платформе конфиденциальных вычислений
- Ведение R&D-проектов с нуля до стадии рабочего MVP. Например, применение NLP и LLM для NER и автоматизированной разметки; глубокое моделирование последовательностей; моделирование соц. графов
- Анализ больших данных, геоаналитика
- Нахождение wow-инсайтов и красивая визуализация. Мы — это голос данных!
Для решения этих задач требуется:
- Высшее образование, знания в области математики, теории вероятности, мат. статистики, компьютерных наук
- Опыт работы от 2 лет в области машинного обучения и анализа данных (в том числе, NLP)
- Продвинутый Python (+ ML-библиотеки) и SQL, опыт с PySpark будет плюсом
- Навыки работы с Linux/Unix и Git
- Будет плюсом широкий кругозор в области технологий машинного обучения в целом, знание текущих SOTA-архитектур, актуальных архитектур нейронных сетей
🌐 Резюме отправлять: Откликнуться
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- ML
- SQL
- PySpark
- Linux
- Git
- NLP
- LLM
- NER
- Feature Store
- Statistics
- Mathematics
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу в команде Скоринга (PD, Антифрод). Важно понимать, как кандидат оценивает качество таких моделей.
Какие метрики вы бы использовали для оценки модели кредитного скоринга (PD) и почему Gini/AUC-ROC могут быть недостаточны?
В задачах упоминается работа с NLP и LLM для NER. Работодателю важно знать практический опыт в этой сфере.
Расскажите о вашем опыте применения LLM для задач извлечения сущностей (NER). Какие подходы к промпт-инжинирингу или дообучению вы использовали?
Упоминается работа с PySpark и большими данными. Проверка навыков оптимизации запросов.
С какими основными проблемами производительности вы сталкивались при работе в PySpark и как их решали (например, data skew)?
В задачах указано развитие Feature Store. Это критически важный элемент инфраструктуры для зрелого DS.
Как бы вы спроектировали процесс обновления признаков в Feature Store для модели, работающей в режиме реального времени?
Работа с антифродом и социальной инженерией часто требует анализа связей.
В каких случаях для задач антифрода эффективнее использовать графовые нейронные сети (GNN), чем классический градиентный бустинг?
Похожие вакансии
Middle+ Data Engineer
Backend / ML Infrastructure / MLOps инженер
Data инженер (Middle)
Data Engineer Middle
Data Scientist (Модели оценки качества), Диалоговый ИИ и ML сервисы
Backend / ML Infrastructure / MLOps инженер (ИИ-ассистент)
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!