- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Data Scientist в команду Matching | Дубли
Wildberries — это крупный техгигант с огромными данными, что гарантирует интересные задачи. Удаленный формат и работа в ключевой команде (Matching) делают вакансию очень привлекательной для опытных DS.
Сложность вакансии
Роль требует серьезного опыта в ML и NLP, а также специфических навыков работы с графовыми эмбеддингами. Необходимость выкатки моделей в продакшн и знание алгоритмов повышают планку входа.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Data Scientist с опытом от 2 лет в крупном российском ритейле рыночные вилки обычно начинаются от 250 000 рублей. Wildberries традиционно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие или слегка превышающие средние показатели по Москве.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my interest in the Data Scientist position within the Matching team at Wildberries. With over two years of experience in Machine Learning and a proven track record of deploying models into production for large-scale audiences, I am confident in my ability to contribute to your graph-based learning and classification projects.
My background includes extensive work with classical ML, NLP, and SQL, as well as a deep understanding of graph embeddings and supervised/unsupervised learning techniques. I am particularly excited about the opportunity to work on matching and duplicate detection systems, as these challenges require the precise balance of algorithmic efficiency and model accuracy that I have cultivated throughout my career.
I am eager to bring my technical expertise to Wildberries and help enhance the user experience through advanced data science solutions. Thank you for considering my application.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Wildberries уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Wildberries и создавайте инновационные ML-решения для миллионов пользователей!
Описание вакансии
Data Scientist в команду Matching | Дубли
#удаленка
Компания: Wildberries
🔹Что нужно делать
-Свои классификаторы;
-Строить графовые эмбеддинги;
-Решать задачи обучения на графах - unsuppervised / semisuppervised / supervised.
🔹Какой опыт и знания нужны
-Знание классического ML, NLP, SQL;
-Знание алгоритмов и структур данных;
-Опыт работы в роли DS/MLE от 2х лет;
-Опыт обучения моделей, которые работают в продуктах для массовой аудитории и приносят пользу;
-Опыт выкатки моделей в production.
Контакты: Откликнуться?
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Machine Learning
- SQL
- NLP
- Data Structures
- Algorithms
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Graph Embeddings
- Semi-supervised Learning
- Production Deployment
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с графами и эмбеддингами.
Какие методы построения графовых эмбеддингов вы использовали и в чем их преимущества для задачи поиска дублей?
Упоминается необходимость решения задач обучения на графах разными методами.
Расскажите о вашем опыте применения semi-supervised learning на графах. В каких случаях это эффективнее классического подхода?
Требуется опыт выкатки моделей в production.
Опишите ваш типичный стек для деплоя ML-моделей и как вы обеспечиваете мониторинг их качества в реальном времени?
Проверка фундаментальных знаний.
Как бы вы спроектировали систему поиска дублей товаров в условиях огромного каталога Wildberries с точки зрения алгоритмической сложности?
Требуется знание NLP.
Какие архитектуры трансформеров или методы векторного представления текста вы считаете наиболее подходящими для сопоставления названий товаров?
Похожие вакансии
Инженер Mlops (Senior)
Middle+ ML разработчик
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Data engineer
Senior Data Engineer
Data Scientist Senior (Part-time)
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