- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist в RecSys
Оценка ИИКонтур — стабильная и уважаемая IT-компания с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу над сложным и понятным продуктом (NBO/NBA) с использованием современного стека, хотя уровень зарплаты не указан в явном виде.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубокой специализации в RecSys и не менее трех лет коммерческого опыта. Ожидается высокий уровень самостоятельности и умение работать с современными архитектурами вроде SASRec.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата 'обсуждается', но для уровня Middle+ в Data Science на российском рынке вилка обычно составляет 250-400 тысяч рублей. Контур обычно предлагает рыночные условия, соответствующие квалификации кандидата.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Data Scientist (RecSys) position at Kontur. With over three years of experience in commercial ML development and a deep focus on recommendation systems, I have successfully implemented collaborative filtering and content-based models that drive business metrics. My background in analyzing complex data factors and my commitment to rigorous hypothesis testing align perfectly with your team's goals for NBO and NBA generation.
In my previous roles, I have not only developed technical solutions like SASRec but also effectively communicated their value to product managers and stakeholders. I am particularly drawn to Kontur's scale and the opportunity to work on a recommendation engine that impacts a vast range of product offerings. I am eager to bring my expertise in sequential models and my proactive approach to your DS team.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Контур уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Контура и создавайте умные рекомендательные системы, которые меняют бизнес!
Описание вакансии
Data **Scientist в RecSys, middle+
Локация: УдаленноКомпания**: Контур
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
RecSys — набор сервисов, позволяющих подобрать для клиента Контура лучшее продуктовое предложение. Их цель — повысить конверсию за счет создания и внедрения в процессы продаж рекомендательной системы, которая ежедневно будет формировать список NBO и NBA.
Задачи:- Проектировать и развивать модели рекомендаций: collaborative filtering-, content-based-, sequential-модели и их комбинации.
- Проверять гипотезы, оценивать влияние моделей на бизнес-метрики, рассчитывать практическую пользу решений.
- Работать с данными: анализировать и исследовать факторы, влияющие на рекомендации.
- Улучшать качество рекомендаций и устойчивость моделей.
- Участвовать в обсуждении продуктовых решений совместно с аналитиками, продактом и командой DS.
Мы ожидаем:
- Опыта коммерческой разработки ML-решений от трех лет, желательно в рекомендательных системах для услуг или ритейла.
- Опыта коммерческой разработки в RecSys от трех лет, желательно в сфере услуг или ритейла.
- Глубокого понимания принципов построения рекомендательных систем и работы алгоритмов рекомендаций: collaborative filtering, content-based, SASRec и др.
- Широкого кругозора в области рекомендательных систем, отслеживания трендов индустрии.
- Высокой самостоятельности, опыта формулирования задач, умения объяснять технические решения бизнесу, аналитикам и менеджерам.
- Готовности генерить гипотезы, не доверять первому результату.
🌐 Резюме отправлять: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Machine Learning
- Recommendation Systems
- Collaborative Filtering
- Content-Based Filtering
- SASRec
- Python
- Data Analysis
- A/B Testing
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания фундаментальных подходов в рекомендациях.
В каких случаях вы бы предпочли content-based подход вместо collaborative filtering, и как их эффективно комбинировать?
Вакансия упоминает SASRec, важно понять опыт кандидата с последовательными моделями.
Какие основные преимущества и недостатки у sequential-моделей (например, SASRec) по сравнению с классическим матричным разложением?
DS в Контуре должен уметь оценивать бизнес-эффект.
Как вы будете проектировать дизайн A/B теста для новой модели рекомендаций, чтобы минимизировать влияние сетевых эффектов?
Проверка навыков работы с данными и признаками.
Как вы обрабатываете проблему 'холодного старта' для новых пользователей и новых продуктов в ваших системах?
Важно умение доносить ценность до бизнеса.
Расскажите о случае, когда ваша гипотеза не подтвердилась. Как вы объяснили это бизнесу и какие выводы сделали?
Похожие вакансии
Middle Data Scientist
Middle ML Engineer
Middle Data Analyst / Data Scientist
Data Scientist middle (NLP/ LLM)
MLOps Engineer (ML pipelines / Kubernetes / Airflow)
Senior Data инженер
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!
- Страна
- Россия