- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist в Лавку (геоаналитика)
Оценка ИИРабота в Яндексе — это сильный бренд в резюме, работа с огромными массивами данных и передовыми технологиями. Лавка является динамично развивающимся направлением с интересными задачами на стыке онлайна и офлайна.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена строгими требованиями Яндекса к математической подготовке (статистика, тервер) и специфике работы с геоданными. Ожидается глубокое понимание алгоритмов ML и умение строить сложные пайплайны данных.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплаты в Яндексе для Data Scientist уровня Middle/Senior обычно соответствуют или слегка превышают рыночные показатели, особенно с учетом бонусной части и опционов. Указанный диапазон отражает текущие реалии для опытных специалистов в Москве.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Yandex уже сейчас
Присоединяйтесь к команде геоаналитики Яндекс Лавки и решайте сложные задачи на стыке ML и логистики!
Описание вакансии
Data Scientist в Лавку (геоаналитика)
Стек: Python, SQL, Machine Learning, Mathematical Statistics, Probability Theory, Data Pipelines, GeoPandas, Shapely
Yandex — это крупнейшая российская технологическая компания, предоставляющая широкий спектр интернет-сервисов, включая поисковую систему, карты, такси, доставку еды и облачные технологии.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- SQL
- Data Pipelines
- Probability Theory
- Mathematical Statistics
- geopandas
- Shapely
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний, критически важных для Data Science в Яндексе.
Расскажите, как вы проверяете статистическую значимость результатов при проведении A/B тестов в условиях сетевых эффектов?
Вакансия сфокусирована на геоаналитике, поэтому важно владение специализированным стеком.
С какими проблемами производительности вы сталкивались при работе с GeoPandas на больших объемах данных и как их решали?
Проверка навыков работы с геометрическими объектами.
Как работает алгоритм поиска ближайших соседей для географических координат и какие индексы (например, R-tree) вы использовали?
Оценка инженерных навыков кандидата.
Опишите ваш опыт проектирования отказоустойчивых Data Pipelines: как вы обрабатываете пропуски и аномалии в потоковых данных?
Проверка понимания бизнес-контекста Лавки.
Как бы вы подошли к задаче прогнозирования спроса в конкретной геозоне с учетом времени суток и погодных условий?
Похожие вакансии
Data Scientist Senior
Аналитик/MLE в команду эффективности
Data Scientist
Team Lead Data Scientist
Data Engineer / DataOps Engineer
Data инженер (Middle+)
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!