- Страна
- Россия
- Зарплата
- от 300 000 ₽
Data Scientist в команду RecSys
Оценка ИИ2ГИС — известный бренд с сильной инженерной культурой и интересными задачами на больших данных. Предлагаемая зарплата соответствует рынку, а возможность удаленной работы является значительным плюсом.
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 ИИВакансия требует серьезного опыта (от 3 лет в ML и от 2 лет в RecSys), а также владения полным циклом разработки, включая CI/CD и вывод моделей в продакшн. Высокие требования к знанию DL-фреймворков и методологии А/Б-тестирования делают позицию подходящей для опытных специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанная зарплата от 300 000 ₽ полностью соответствует рыночным ожиданиям для Senior Data Scientist в России, где медиана составляет около 320 000 - 350 000 ₽. Предложение является конкурентоспособным, особенно учитывая возможность удаленной работы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
*🤍* Data Scientist в команду RecSys
от 300 000 ₽
Удалёнка 2ГИС — IT-компания, которая помогает людям жить в городе.
Требования:
– Опыт работы с рекомендательными системами от 2 лет.
– Опыт полного цикла решения ML-задач: от аналитики до вывода моделей в прод (от 3 лет).
– Отличные знания Python, SQL, классического ML-стека и соответствующих ему библиотек.
– Владение одним из DL-фреймворков (torch/tensorflow/keras).
– Глубокое понимание рекомендательных систем: подходы, типичные проблемы, метрики, А/Б-тестирование.
– Опыт написания Unit-тестов, разработки архитектуры и Code Review.
– Опыт работы с инструментами разработки и CI/CD — Git, Jenkins, GitLab, Jira.
*➡️*Откликнуться
*📍 Навигация:[База знаний](https://t.me/pyproglib) • [Задачи](https://t.me/py_problems_lib) •* Собеседования
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- Machine Learning
- PyTorch
- TensorFlow
- Keras
- A/B Testing
- Git
- Jenkins
- GitLab
- Jira
- CI/CD
- Unit Testing
- Code Review
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики рекомендательных систем и умения решать проблему холодного старта.
Как бы вы спроектировали систему рекомендаций для нового пользователя в 2ГИС, о котором у нас еще нет истории взаимодействий?
Оценка практического опыта работы с нейросетевыми подходами в ранжировании.
Какие архитектуры нейронных сетей вы использовали для задач ранжирования и почему выбрали именно их?
Проверка навыков оценки качества моделей в реальных условиях.
Расскажите о вашем опыте проведения А/Б-тестов для RecSys: какие метрики были ключевыми и как вы боролись с эффектом новизны?
Оценка инженерной культуры и понимания процессов деплоя.
Опишите ваш типичный процесс вывода ML-модели в продакшн: как вы обеспечиваете мониторинг и версионирование данных?
Проверка знаний классического ML и математической базы.
В чем разница между матричной факторизацией и градиентным бустингом в контексте рекомендаций, и в каких случаях один метод предпочтительнее другого?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
