- Страна
- Россия
- Зарплата
- от 350 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Data Scientist / ML-инженер (алгоритмы и оптимизация)
Привлекательная вакансия от известной компании с конкурентной зарплатой и удаленным форматом. Четкие требования и фокус на интересные алгоритмические задачи делают её отличным выбором для опытных специалистов.
Сложность вакансии
Вакансия требует глубоких знаний в математике и алгоритмической оптимизации, а также владения PySpark. Высокий уровень ответственности за бизнес-результат повышает планку для кандидатов.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата от 350 000 ₽ соответствует верхней границе рынка для Middle+ / Senior специалистов в РФ. Это конкурентное предложение, учитывая возможность удаленной работы.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Rubbles уже сейчас
Отправьте отклик прямо сейчас, чтобы применить свои знания алгоритмов в Rubbles!
Описание вакансии
🌐 Data Scientist / ML-инженер (алгоритмы и оптимизация)
от 350 000 ₽
Удалёнка
Rubbles — занимается анализом данных и машинным обучением.
Требования:
– Опыт работы с Python, включая стандартный data-stack (pandas, numpy и т.д.), а также с PySpark
– Хорошая математическая подготовка;
– Опыт или уверенное понимание алгоритмических и оптимизационных задач;
– Готовность погружаться в бизнес-контекст и отвечать за результат;
– Проактивная позиция и самостоятельность в работе;
– Умение обсуждать решения с командой и бизнес-заказчиками.
🔜 А избранные IT-вакансии вы найдете в нашем канале IT Job Hub
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- NumPy
- Pandas
- Machine Learning
- PySpark
- Optimization
- Algorithms
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практических навыков работы с большими данными, указанных в требованиях.
Расскажите о вашем опыте оптимизации PySpark-джобов. С какими проблемами производительности вы сталкивались?
Вакансия сфокусирована на алгоритмах и оптимизации.
Какие методы математической оптимизации вы применяли для решения бизнес-задач? (например, линейное программирование, градиентные методы)
Важно оценить способность кандидата понимать цели бизнеса.
Приведите пример, когда вам приходилось адаптировать сложный ML-алгоритм под конкретные бизнес-ограничения заказчика.
Проверка фундаментальных знаний.
Как бы вы подошли к задаче оптимизации маршрутов или распределения ресурсов с точки зрения алгоритмов?
Оценка самостоятельности и командной работы.
Как вы обычно выстраиваете процесс обсуждения технических решений с нетехническими заказчиками?
Похожие вакансии
ML разработчик (Senior)
Senior / Middle+ Data Scientist
MlOps / Python Backend Engineer (ML)
Data Scientist Senior
Senior/Middle Data Engineer
Senior Data Scientist
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!
- Страна
- Россия
- Зарплата
- от 350 000 ₽