Data Scientist в команду поискового адаптера
Оценка ИИИнтересная роль в известной компании с международным охватом. Четко определенный стек технологий и понятная область ответственности делают вакансию привлекательной для Middle-специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция уровня Middle требует уверенного владения стеком ML и специфических знаний в области поискового ранжирования. Работа в международном проекте Avito предполагает умение работать с большими данными и оптимизировать алгоритмы для высокой нагрузки.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для Middle Data Scientist на международном рынке (с учетом специфики Марокко и удаленного формата) медиана составляет около $4,500. Предложение может варьироваться в зависимости от локации контракта.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data Scientist в команду поискового адаптера
Грейд: middle
Стек: Machine Learning, Python, Parallel Programming, Search Ranking, Recommender Systems, Data Analysis
Avito — это крупнейшая в Марокко онлайн-платформа объявлений, позволяющая пользователям покупать и продавать товары, автомобили, недвижимость и услуги.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Machine Learning
- Python
- Parallel Programming
- Search Ranking
- Recommender Systems
- Data Analysis
Возможные вопросы на собеседовании
Поиск — ключевая часть продукта, важно понимать, как кандидат оценивает изменения.
Какие метрики вы бы использовали для оценки качества поискового ранжирования на платформе объявлений?
В стеке указано Parallel Programming, что важно для обработки больших данных.
Расскажите о вашем опыте оптимизации Python-кода для параллельных вычислений. Какие библиотеки вы использовали?
Вакансия связана с поисковым адаптером.
Как бы вы подошли к задаче персонализации поисковой выдачи для пользователя, о котором у нас мало данных (проблема холодного старта)?
Важно понимать технический бэкграунд в ML.
В чем разница между подходами Pointwise, Pairwise и Listwise в задачах ранжирования? Какой из них вы бы выбрали для Avito?
Проверка навыков анализа данных.
Опишите случай из практики, когда анализ данных помог вам обнаружить неочевидную проблему в модели машинного обучения.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
