Страна: Россия

+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

УдалённоПолная занятость

Data Scientist в команду Разработки Систем Управления Складом

Name: Quick Offer — сервис для поиска работы на hh.ru
Brand: Quick Offer
SKU: quick-offer-saas
Availability: InStock
Rating: 4.9 (682 reviews)

Сильный бренд работодателя, современный технологический стек и возможность удаленной работы делают вакансию очень привлекательной. Проекты в сфере WMS (Warehouse Management System) обычно отличаются высокой сложностью и интересными инженерными вызовами.

Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний

Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно

Вакансия требует уверенного владения широким стеком технологий: от классического ML до инструментов Big Data (Hadoop, PySpark). Работа в логистике Wildberries подразумевает обработку огромных массивов данных и высокую ответственность за принимаемые алгоритмические решения.

Анализ зарплаты

Медиана350 000 ₽

Рынок250 000 ₽ – 500 000 ₽

Зарплата в объявлении не указана, но для Data Scientist в крупных российских тех-компаниях уровня Wildberries рыночные вилки обычно начинаются от 250 000 рублей для Middle-специалистов. Верхняя граница для Senior-позиций может значительно превышать 450 000 рублей.

Меня заинтересовала вакансия Data Scientist в команде разработки систем управления складом Wildberries. Мой опыт работы с ML-стеком, включая PyTorch, CatBoost и PySpark, позволяет мне эффективно решать задачи оптимизации логистических процессов и обработки больших данных. Я обладаю глубокими знаниями в области классического машинного обучения и имею опыт работы с распределенными системами хранения данных, такими как Hadoop и ClickHouse.

Работа в Wildberries привлекает меня масштабом задач и возможностью напрямую влиять на эффективность складской логистики компании. Я уверен, что мои навыки в построении предиктивных моделей и анализе данных помогут вашей команде в развитии инновационных систем управления. Буду рад обсудить, как мой опыт может быть полезен для реализации текущих проектов Wildberries.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Wildberries уже сейчас

Присоединяйтесь к команде Wildberries и создавайте интеллектуальные системы управления складом крупнейшего маркетплейса!

Описание вакансии

Data Scientist

в команду Разработки Систем Управления Складом Wildberries.

Удалённая работа или офисы в Москве.

ML-стек: PyTorch, Pandas, NumPy, Scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, Hadoop, Pyspark, PostgreSQL, ClickHouse.

Ищет Дмитрий Егурнов, его Откликнуться.

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

NumPy
Pandas
PyTorch
PostgreSQL
Scikit-learn
PySpark
Hadoop
XGBoost
LightGBM
ClickHouse
CatBoost

Возможные вопросы на собеседовании

Wildberries оперирует огромными объемами данных, поэтому важно понимать, как кандидат оптимизирует обработку данных.

Расскажите о вашем опыте оптимизации запросов в PySpark при работе с терабайтными датасетами.

В логистике часто используются градиентные бустинги для прогнозирования.

В каких случаях вы предпочтете CatBoost вместо XGBoost или LightGBM для задач ранжирования или классификации?

Складские системы требуют быстрой аналитики.

Какие особенности ClickHouse делают его подходящим (или неподходящим) для хранения результатов работы ML-моделей в реальном времени?

Вакансия предполагает работу с PyTorch.

Опишите архитектуру нейронной сети, которую вы бы использовали для прогнозирования нагрузки на складские ячейки.

Важно понимать, как модель будет работать в продакшене.

Как вы организуете мониторинг качества моделей (drift detection) после их деплоя в систему управления складом?

Похожие вакансии

2 000 ₽ – 2 500 ₽

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!

Россия

Откликайтесьна вакансии с ИИ

Data Scientist в команду Разработки Систем Управления Складом

Анализ зарплаты

Сопроводительное письмо