- Страна
- Россия
- Зарплата
- от 250 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist (RecSys)
Оценка ИИИзвестная компания с сильной инженерной культурой, прозрачная вилка зарплаты выше рынка и возможность работать удаленно над сложными продуктовыми задачами.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует серьезного опыта (от 3 лет) в RecSys и полного цикла ML-разработки. Необходимо владение DL-фреймворками и понимание специфики ранжирования в поиске.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от 250 000 руб. на руки соответствует уровню Senior Data Scientist в России. Это конкурентное предложение, учитывая возможность удаленной работы.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в 2ГИС уже сейчас
Присоединяйтесь к команде 2ГИС и создавайте персонализированный поиск для миллионов пользователей!
Описание вакансии
Data Scientist (RecSys)
Локация: Удалённо
Компания: 2ГИС
ЗП: от 250 000 р. на руки
Занятость: Полная
Наша команда в поиске Data Scientist-специалиста для команды RecSys, которая занимается развитием рекомендательных сервисов внутри компании.
Чем предстоит заниматься:
Разработка систем мониторинга качества рекомендательных систем.
Персонализация основного алгоритма поиска 2ГИС/Отелло.
Разработка рекомендательных алгоритмов для всех продуктов в 2ГИС/Отелло.
Настройка мониторинга и алертинга качества данных.
Написание unit-тестов (pytest), тестов для различных участков ML-пайплайна, участие в код-ревью.
Мы ждём от тебя:
Опыт полного цикла решения ML-задач: от аналитики до вывода моделей в прод (от 3-х лет).
Отличные знания Python, SQL, классического ML-стека и соответствующих ему библиотек.
Владение одним из DL-фреймворков (PyTorch/TensorFlow/Keras).
Глубокое понимание рекомендательных систем: подходы, типичные проблемы, метрики, A/B-тестирование.
Опыт написания Unit-тестов, разработки архитектуры и Code Review.
Опыт работы с инструментами разработки и CI/CD — Git, Jenkins, GitLab, Jira.
🌐 Резюме отправлять: Откликнуться
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- Machine Learning
- PyTorch
- TensorFlow
- Keras
- RecSys
- A/B Testing
- PyTest
- Git
- Jenkins
- GitLab
- CI/CD
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу над персонализацией поиска. Важно понимать, как кандидат подходит к этой задаче.
Как бы вы подошли к задаче персонализации поисковой выдачи в геосервисе, учитывая контекст пользователя и локацию?
В описании указана разработка систем мониторинга.
Какие специфические метрики вы бы отслеживали для мониторинга качества рекомендательной системы в реальном времени?
Требуется опыт работы с DL-фреймворками.
В каких случаях для RecSys вы бы предпочли нейросетевые подходы классическим методам (например, матричной факторизации)?
Упоминается проведение A/B-тестов.
Расскажите о самом сложном A/B-тесте в вашей практике: какие были прокси-метрики и как вы интерпретировали противоречивые результаты?
Работа включает Code Review и unit-тестирование.
На что вы в первую очередь обращаете внимание при код-ревью ML-проектов коллег?
Похожие вакансии
Senior Data Engineer
Data Scientist Senior
Senior MLOps инженер
Team Lead Data Science / ML
Data Engineer / Big Data Developer
MLOps инженер (Team Lead)
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!