- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist в Лавку (геоаналитика)
Оценка ИИЯндекс Лавка — это сильный бренд с интересными задачами на стыке онлайна и офлайна. Работа с геоаналитикой в такой компании дает отличные возможности для профессионального роста и работы с большими данными.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует сильной математической базы и уверенного владения ML-стеком. Основная сложность заключается в специфике геоаналитики и необходимости самостоятельной технической реализации моделей.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Data Scientist уровня Middle/Senior в Яндексе рыночные вилки обычно соответствуют или слегка превышают средние показатели по Москве. Основная часть компенсации часто дополняется годовыми бонусами и опционами (RSU).
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Яндекс Лавка уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Яндекс Лавки, чтобы решать сложные задачи геоаналитики и влиять на развитие сервиса!
Описание вакансии
Data Scientist в Лавку (геоаналитика)
Стек: Python, SQL, Machine Learning, Mathematical Statistics, Probability Theory, Data Pipelines, Big Data, GeoPandas
Мы ищем ML‑специалиста в команду, которая развивает географию Яндекс Лавки. Роль подойдёт специалисту, который хорошо разбирается в машинном обучении и умеет технически реализовывать модели. Вам предс…
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- SQL
- Big Data
- Data Pipelines
- Probability Theory
- Mathematical Statistics
- geopandas
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний, необходимых для оценки точности моделей.
Как вы будете оценивать качество модели прогнозирования спроса в новой локации, где еще нет исторических данных?
Оценка навыков работы со специфическим стеком геоаналитики.
С какими основными проблемами вы сталкивались при работе с GeoPandas и как оптимизировали обработку больших объемов геоданных?
Проверка понимания бизнес-процессов и их связи с ML.
Какие внешние факторы (POI, транспортная доступность, демография) вы бы включили в модель выбора места для нового даркстора?
Оценка инженерных навыков кандидата.
Расскажите о вашем опыте построения Data Pipelines: как вы обеспечиваете воспроизводимость и мониторинг ML-моделей в продакшене?
Проверка знаний теории вероятностей.
Как применить байесовский подход для корректировки прогнозов в условиях высокой неопределенности при открытии новых зон доставки?
Похожие вакансии
Senior Data Scientist
Data Scientist (Senior)
Data Scientist
Data engineer
Сеньор-датасаентист в команду ML-разработки
Data Scientist 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!