- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist в Модерацию
Оценка ИИWildberries — это работа с огромными объемами данных и реальным влиянием на бизнес. Вакансия привлекательна четким стеком технологий и возможностью работать удаленно в одной из крупнейших IT-компаний России.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубокой экспертизы в Computer Vision и навыков MLOps, включая работу с Triton Inference Server. Кандидат должен уметь самостоятельно доводить проекты до стадии продакшена, что повышает планку ответственности.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для Senior/Middle+ Data Scientist в области CV на российском рынке вилка составляет от 250 до 450 тысяч рублей. Wildberries обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие рыночным медианам для крупных тех-гигантов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Wildberries уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Wildberries и создавайте передовые ML-решения для модерации контента крупнейшего маркетплейса!
Описание вакансии
Data Scientist в Модерацию
Компания: Wildberries
*🔹*Что нужно делать
-Выполнение ML проектов end-to-end (от постановки требований от бизнеса до выкатки в production и мониторинга);
-Поддержка и улучшение существующих решений. Оптимизация и ускорение ML алгоритмов;
-Исследование и оценка перспективных моделей машинного обучения для
применения в рамках задач модерации контента.
*🔹*Какой опыт и знания нужны
-Экспертиза с задачами CV (классификация изображений / видео, детекция объектов);
-Опыт выполнения ML проектов, выполненных с нуля до prod;
-Знание Python (написания сервисов-оберток над моделями);
-Опыт трекинга ML-экспериментов (ex: ClearML);
-Навыки работы с Triton Inference Server.
Контакты: Откликнуться?
IT Jobs *💬 [в Telegram](https://t.me/devs_it) | 💙 [в VK](https://vk.com/job_for_programmers) | 💬* в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Computer Vision
- MLOps
- Object Detection
- Triton Inference Server
- Image Classification
- ClearML
- Video Classification
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с модерацией контента, где важна скорость обработки.
Расскажите о вашем опыте оптимизации инференса моделей. Какие техники вы использовали для ускорения работы в Triton Inference Server?
Основной стек включает CV задачи.
С какими архитектурами для детекции объектов и классификации видео вы работали в последнее время? Какие из них показали себя лучше всего на реальных данных?
Упоминается работа с ClearML.
Как вы организуете процесс трекинга экспериментов и версионирования данных в своих проектах?
Требуется опыт end-to-end разработки.
Опишите самый сложный случай, с которым вы столкнулись при выводе ML-модели в продакшн. Как вы решили возникшие проблемы?
Модерация контента часто сталкивается с дисбалансом классов.
Какие подходы вы применяете для обучения моделей в условиях сильного дисбаланса классов, характерного для задач модерации (например, поиск запрещенного контента)?
Похожие вакансии
Аналитик/MLE в команду эффективности
Data Scientist
Data Engineer / DataOps Engineer
Аналитик / MLE (Middle/Senior/Staff) в команду эффективности
Data Scientist Middle
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!