- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist в команду Посуточно
Оценка ИИЦиан — сильный бренд с развитой инженерной культурой. Вакансия предлагает работу над сложными и понятными бизнес-задачами в популярном продукте, отличный стек технологий и гибкий формат работы.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует серьезного опыта (от 3 лет) в специфических областях: ранжирование и рекомендательные системы. Необходимо не только знать алгоритмы, но и уметь работать с Big Data стеком (Hadoop, Spark) и выводить модели в продакшен.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Senior Data Scientist в Москве рыночный диапазон составляет от 300 000 до 500 000 рублей. Циан обычно предлагает конкурентоспособную оплату, соответствующую верхним границам рынка для опытных специалистов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Циан уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Циан и создавайте лучшие алгоритмы ранжирования для рынка посуточной аренды!
Описание вакансии
Data Scientist в команду Посуточно
#удаленка #офис
Компания: Циан
☑️Наш стек:
Python (Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch, LightFM, RecFormer).
Экосистема Hadoop (PySpark, Hive, Kafka)
Airflow
☑️Задачи:
-Развитие алгоритмов ранжирования и рекомендаций для контента вертикали Посутка
-Построение и развитие моделей улучшения качества контента
-Исследование возможностей внедрения ML и AI в команде
-Вместе с продуктовым руководителем вертикали формировать планы и отвечать за результат работы ML моделей
☑️Требования к кандидату:
-Опыт работы от 3х лет
-Опыт доведения ML-моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес от внедрения.
-Опыт построения ML-моделей для персонального ранжирования, рекомендаций и предсказания CTR.
-Опыт использования технологий для работы с большими данными и распределенными системами (Hadoop, Spark, S3).
-Знание ML-алгоритмов и применение их на практике.
-Владение Python и основными ML-фреймворками.
-Понимание различных моделей монетизации и механизмов управления ликвидности.
-Прикладной опыт и подтвержденные успехи в решении задач ранжирования и построения рекомендаций
Контакты: Откликнуться
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- NumPy
- SciPy
- Pandas
- Scikit-learn
- PyTorch
- LightFM
- Hadoop
- PySpark
- Hive
- Apache Kafka
- Apache Airflow
- ML
- Ranking
- Recommendation Systems
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия сфокусирована на ранжировании в вертикали 'Посуточно'.
Расскажите о вашем опыте построения систем ранжирования: какие признаки (features) вы считаете наиболее важными для задачи краткосрочной аренды жилья?
В стеке указаны PySpark и Hadoop.
Опишите случай, когда вам приходилось оптимизировать PySpark джобу для обработки больших объемов данных. С какими узкими местами вы столкнулись?
Упоминается использование RecFormer и LightFM.
В каких ситуациях вы бы предпочли использовать трансформерные модели (как RecFormer) вместо классических матричных факторизаций для рекомендаций?
Требуется опыт оценки влияния на бизнес.
Как вы обычно проектируете A/B тесты для проверки эффективности новых алгоритмов ранжирования и какие прокси-метрики используете?
Упоминается понимание моделей монетизации.
Как ML-модель ранжирования может помочь в управлении ликвидностью на маркетплейсе недвижимости?
Похожие вакансии
Data Scientist (Middle)
TPO (Technical Product Owner) в MLOps / Platform
Data инженер Middle+
Data Scientist (Senior)
Data инженер (Senior)
ML разработчик (Senior)
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