yandex
XT
X5 Tech
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
SeniorВ офисеПолная занятость

Data Scientist middle/senior

ИИОценка ИИ

X5 Tech — это сильный бренд с огромными объемами данных и современным стеком. Вакансия предлагает работу над реальными продуктовыми задачами с использованием передовых технологий.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует не только глубоких знаний ML-алгоритмов, но и серьезных инженерных навыков (Docker, K8s, Airflow), а также понимания работы Hadoop-стека на низком уровне.

Анализ зарплаты

Медиана350 000 ₽
Рынок250 000 ₽ – 500 000 ₽
ИИОценка ИИ

Зарплата в объявлении не указана, но для позиций Middle/Senior Data Scientist в Москве рыночный диапазон составляет от 250 000 до 450 000 рублей. X5 Tech обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие средним и верхним границам рынка.

Сопроводительное письмо

Меня заинтересовала вакансия Data Scientist в X5 Tech, так как мой опыт разработки ML-моделей и работы с Big Data стеком (Hadoop, PySpark) полностью соответствует вашим задачам. Я обладаю глубокими знаниями классического машинного обучения и имею практический опыт вывода решений в продуктивную среду с использованием Docker и Kubernetes.

Особый интерес для меня представляет работа над инструментами A/B тестирования. Я знаком с продвинутыми методами, такими как CUPED и линеаризация, и готов применять эти знания для повышения точности аналитики в X5. Уверен, что мой опыт написания качественного кода на Python и проведения code-review принесет пользу вашей команде.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в X5 Tech уже сейчас

Присоединяйтесь к команде X5 Tech и создавайте ML-решения для крупнейшего ритейлера страны!

Описание вакансии

Data Scientist middle/senior

#офис #middle #senior

Москва

Компания: X5 Tech

*🔹*Обязанности

-Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды;

-Строить модели машинного обучения, улучшать качество прогноза;

-Заниматься аналитикой и проверкой гипотез;

-Развивать инструменты для проведения A/B тестов;

-Писать код, проводить code-review;

-Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов.

*🔹*Требования

-Знание Python (Scala/Java могут оказаться плюсом);

-Знание классических алгоритмов и структур данных;

-Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения;

-Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком (кандидаты уровня middle должны понимать, как выглядит план запросов и что происходит "под капотом");

-A/B тесты, генерация и проверка гипотез (будет плюсом опыт с variance reduction, CUPED, линеаризацией и методом бакетов);

-Опыт работы с (docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow);

-Наличие опыта вывода разработанных решений в прод.

Откликнуться

Python Job в Telegram | в VK | в Max

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • Scala
  • Java
  • SQL
  • Hadoop
  • Machine Learning
  • A/B Testing
  • Docker
  • Kubernetes
  • PySpark
  • Kafka
  • PostgreSQL
  • Airflow

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка понимания оптимизации запросов в распределенных системах, что критично для работы с данными X5.

Расскажите, как вы анализируете план запроса в SQL или Spark? На какие метрики и узлы вы обращаете внимание в первую очередь?

Вакансия упоминает продвинутые методы A/B тестов. Важно понять, умеет ли кандидат снижать дисперсию.

В каких случаях вы бы предпочли использовать CUPED вместо обычного t-теста, и какие ограничения у этого метода?

Требуется опыт вывода моделей в прод.

Опишите ваш типичный CI/CD пайплайн для ML-модели: от обучения в ноутбуке до деплоя в Kubernetes.

Проверка навыков работы с Big Data.

С какими проблемами производительности в PySpark вы сталкивались (например, data skew) и как их решали?

Оценка инженерной культуры.

На что вы обращаете внимание при проведении code-review в ML-проектах, помимо корректности логики?

Похожие вакансии

Д
Джетлин
200 000 ₽ – 300 000 ₽

Главный инженер Контроль качества данных

SeniorУдалённо
SQL · Python · Apache Spark · Apache Hadoop · Apache Airflow · System Analysis · Software Testing · Apache Kafka · ETL
+9 навыков
BG
Bilim Group
1 300 000 ₽ – 1 500 000 ₽

Senior Data Engineer

SeniorУдалённо
Python · Polars · Pandas · Temporal · Airflow · PostgreSQL · MongoDB · Kafka · Debezium · CDC · ETL
+11 навыков
S
SPBDev
250 000 ₽ – 350 000 ₽

Data Scientist Senior

SeniorУдалённо
Python · SQL · Git · Machine Learning · Algorithms · A/B Testing · Causal Inference · Bayesian Optimization · MLOps · Kubernetes · Airflow · Hadoop · Apache Spark · Statistics
+14 навыков
S
Smartcat
Не указана

Senior AI-First Data Engineer

SeniorУдалённо
Databricks · dbt · Airflow · Python · SQL · Data Modeling · Cloud Data Platforms · Streaming · Data Governance · Data Observability
+10 навыков
А
Арт-Финтех
до 300 000 ₽

ML Engineer, Senior

SeniorУдалённо
Python · LLM · API Integration · Asynchronous Programming · Kubernetes · CI/CD · MLOps · Observability · Symphony · Multica · Paperclip · RTK · GitNexus
+13 навыков
NDA
Не указана

Senior Data Engineer - ETL

SeniorУдалённо
Python · NumPy · Pandas · SQL · Oracle · PostgreSQL · Greenplum · Airflow · PySpark · Apache Spark · Apache Kafka · Spark Structured Streaming · Apache Flink · XML · JSON · OOP
+16 навыков
более 1000 офферов получено
4.9

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!

XT
X5 Tech
Россия