Data scientist (ПВЗ)
Оценка ИИСтабильная компания RWB, четкие требования к стеку и гибридный формат работы в Москве делают вакансию привлекательной для специалистов уровня Middle. Отсутствие указанной вилки зарплаты немного снижает прозрачность предложения.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИСредний уровень сложности: требуется уверенное владение стеком Python/SQL и опыт от 2 лет. Основной вызов заключается в необходимости сочетать глубокую математическую подготовку с навыками системного анализа и презентации данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата не указана в вакансии, однако для Data Scientist с опытом от 2 лет в Москве рыночный диапазон составляет от 180 000 до 300 000 рублей. Итоговое предложение будет сильно зависеть от глубины знаний математического моделирования и опыта работы с ClickHouse.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data scientist (ПВЗ) в RWB
*💰*По итогам собеседования
*📌*Условия и бонусы:
Фултайм, гибрид (МСК).
*📌*Наши ожидания:
– опыт от 2 лет на позиции Data Scientist / аналитика данных;
– уверенный Python (scikit-learn, pandas, numpy), SQL, опыт с PostgreSQL и ClickHouse;
– понимание валидации моделей и борьбы с переобучением;
– навыки визуализации данных и подготовки презентаций;
– математическое моделирование, статистика, системный анализ.
*✍🏼*Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Scikit-learn
- Pandas
- NumPy
- SQL
- PostgreSQL
- ClickHouse
- Data Visualization
- Mathematical Modeling
- Statistics
- Systems Analysis
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практических навыков работы с библиотеками машинного обучения.
Расскажите о вашем опыте использования scikit-learn для решения задач классификации или регрессии. Какие алгоритмы вы предпочитаете?
Важно понимать, как кандидат обеспечивает надежность своих моделей.
Какие методы борьбы с переобучением вы применяете на практике и как выстраиваете процесс валидации моделей?
Проверка навыков работы с базами данных, указанными в вакансии.
В чем, по вашему мнению, основные различия в работе с PostgreSQL и ClickHouse при выполнении аналитических запросов?
Вакансия подразумевает работу с ПВЗ, где важна бизнес-логика.
Как бы вы подошли к задаче прогнозирования нагрузки на пункт выдачи заказов? Какие признаки (features) вы бы использовали?
Оценка навыков коммуникации результатов.
Опишите случай, когда вам нужно было презентовать сложные технические выводы нетехнической аудитории. Какие инструменты визуализации вы использовали?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
