- Страна
- Россия
- Зарплата
- 300 000 ₽ – 320 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Data Scientist (Senior)
Привлекательная вакансия с конкурентной зарплатой и возможностью удаленной работы. Четко описанные задачи, современный стек технологий и высокий уровень ответственности делают это предложение отличным вариантом для опытного специалиста.
Сложность вакансии
Позиция уровня Senior требует не только глубоких технических знаний стека (PySpark, Airflow, K8s), но и навыков менторства, а также умения работать с полным циклом ML-разработки. Высокая планка ответственности за архитектуру и бизнес-результаты.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата (300-320 тыс. руб.) находится в пределах рыночной нормы для Senior-специалиста в России, хотя для топовых финтех-компаний или крупных экосистем верхняя планка может достигать 450-500 тыс. руб. Тем не менее, для полностью удаленного формата это достойное предложение.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас
Присоединяйтесь к команде в качестве Senior Data Scientist и влияйте на развитие продукта через ML-решения!
Описание вакансии
Data Scientist (Senior)
От 300 000 до 320 000 ₽ *〰️* удалёнка
Что делать
— Разрабатывать и внедрять ML-модели для продуктовых задач;
— Проводить A/A-, A/B- и A/B/n-эксперименты;
— Проектировать ETL-пайплайны и готовить решения к production;
— Анализировать продуктовые метрики и искать точки роста;
— Менторить Junior и Middle-специалистов, презентовать результаты бизнесу.
Требования
— Опыт в Data Science от 3 лет;
— Отличное знание Python, SQL и PySpark;
— Опыт разработки ETL, CI/CD и вывода моделей в production;
— Глубокое понимание статистики, ML и A/B-тестирования;
— Опыт работы с Airflow, Docker, Kubernetes и Git.
Условия
— Зарплата от 300 000 до 320 000 ₽;
— Полностью удалённая работа;
— Работа с полным циклом ML-разработки и продуктовой аналитики;
— Влияние на архитектуру решений и развитие продукта;
— Менторство и участие в принятии технических решений.
Откликнуться Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Git
- A/B Testing
- Python
- Machine Learning
- SQL
- Statistics
- Kubernetes
- CI/CD
- Docker
- PySpark
- Airflow
- ETL
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины понимания методологии тестирования, критически важной для данной роли.
Как вы рассчитываете необходимый размер выборки для A/B-теста и какие методы используете для борьбы с проблемой подглядывания (peeking problem)?
Вакансия предполагает работу с большими данными и PySpark.
Расскажите о наиболее сложных проблемах производительности в PySpark, с которыми вы сталкивались, и как вы их оптимизировали (например, борьба со skewness).
Оценка навыков проектирования надежных систем.
Опишите ваш подход к мониторингу ML-моделей в продакшене: какие метрики (технические и бизнес) вы отслеживаете в первую очередь?
Проверка опыта работы с инфраструктурой.
Как вы организуете CI/CD пайплайн для ML-проекта, учитывая версионирование данных и моделей?
Оценка лидерских качеств и умения объяснять сложные вещи просто.
Как бы вы объяснили нетехническому стейкхолдеру, почему выбранная модель показала плохие результаты на тесте, несмотря на хорошие метрики при обучении?
Похожие вакансии
Senior Data Scientist
Data Scientist
Сеньор-датасаентист в команду ML-разработки
Data Scientist Senior
Senior DS/ML Engineer в команду операционных прогнозов
Ведущий Data Scientist, Возвраты ML
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!