Data Scientist (Middle+/Senior)
Оценка ИИХорошее предложение с прозрачной вилкой оплаты и возможностью удаленной работы. Вакансия привлекательна разнообразием задач (от классики до LLM) и четко прописанными ожиданиями.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубоких знаний в широком спектре областей: от классической статистики до современных LLM. Высокий уровень ответственности за полный цикл разработки и необходимость защиты решений перед бизнесом повышают планку требований.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата (260-290к на руки) находится в пределах рыночной нормы для Middle+/Senior специалистов в России, хотя для топовых Senior-позиций в крупных тех-гигантах верхняя планка может быть выше. Тем не менее, для формата удаленной работы это конкурентоспособное предложение.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
IT-Implant
Data Scientist (Middle+/Senior)
от 260 000 до 290 000 ₽ за месяц, на руки
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Формулировать и декомпозировать бизнес-задачи в ML/аналитические решения
-Проводить исследовательский анализ данных, проверять гипотезы и выбирать подходящие методы
-Разрабатывать и валидировать модели: классический ML, статистика, временные ряды, рекомендательные системы, NLP/LLM — в зависимости от проекта
-Оценивать качество моделей и эффект от внедрения
-Работать в связке с продуктом, аналитиками и инженерами
-При необходимости участвовать в выводе моделей в продакшен и мониторинге
-Презентовать результаты и защищать решения перед стейкхолдерами
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Опыт в Data Science от [4] лет — в зависимости от грейда
-Уверенный Python и знание базового ML-стека: pandas, numpy, scikit-learn, статистика
-SQL на уровне уверенного пользователя
-Понимание жизненного цикла ML-решения: от постановки задачи до оценки результата
-Умение объяснять сложные вещи простым языком
-Опыт самостоятельной работы над задачами и доведения их до результата
-Будет плюсом:
-Это не обязательные требования, а направления, в которых вы можете быть особенно полезны на разных проектах
Контакты: Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Pandas
- NumPy
- Scikit-learn
- Statistics
- Machine Learning
- NLP
- LLM
- Time Series
- Recommendation Systems
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания того, как технические метрики соотносятся с реальной пользой для компании.
Расскажите о случае, когда внедренная вами модель не принесла ожидаемого бизнес-эффекта. Как вы анализировали причины и что предприняли?
Оценка навыков работы с временными рядами, упомянутыми в описании.
Какие методы вы предпочитаете использовать для обработки пропусков и аномалий в данных временных рядов перед обучением модели?
Проверка актуальных знаний в области NLP/LLM.
В каких случаях для решения бизнес-задачи вы выберете дообучение (fine-tuning) LLM, а в каких будет достаточно RAG-подхода?
Оценка навыков проектирования систем.
Опишите ваш подход к организации мониторинга качества модели после её вывода в продакшен. Какие метрики вы будете отслеживать в первую очередь?
Проверка умения работать с SQL на продвинутом уровне.
Напишите SQL-запрос для расчета LTV или удержания (retention) пользователей по когортам. Какие оконные функции вы при этом используете?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
