- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist в RecSys
Оценка ИИ2ГИС — известный бренд с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу над сложным и интересным продуктом с использованием современного стека технологий и возможностью удаленной работы.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует серьезного опыта (от 3 лет в ML) и глубокой специализации в RecSys. Необходимо не только строить модели, но и писать качественный код для сервисов, заниматься мониторингом и тестами.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении зарплата не указана, но для Senior/Middle+ Data Scientist в крупной российской IT-компании уровня 2ГИС рыночные ожидания составляют от 250 000 до 450 000 рублей. Предложение, скорее всего, будет соответствовать верхней границе рынка для опытных специалистов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в 2ГИС уже сейчас
Присоединяйтесь к команде 2ГИС и создавайте рекомендательные системы, которыми пользуются миллионы людей каждый день!
Описание вакансии
Data Scientist в RecSys#удаленка
Компания: 2ГИС
*☑️*Чем предстоит заниматься:
-написание сервисов для команды рекомендательных систем;
-разработка систем мониторинга качества рекомендательных систем;
-настройка мониторинга и алертинга качества данных;
-написание unit тестов (pytest), тестов для различных участков ML пайплайна, участие в код ревью.
*☑️*Мы ждём от тебя:
опыт работы с рекомендательными системами от 2х лет;
-опыт полного цикла решения ML-задач: от аналитики до вывода моделей в прод (от 3-х 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.
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- Unit Testing
- A/B Testing
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- SQL
- CI/CD
- Deep Learning
- Jenkins
- TensorFlow
- Jira
- PyTest
- GitLab
- Keras
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины понимания специфики рекомендательных систем.
Расскажите о наиболее сложной проблеме 'холодного старта', с которой вы сталкивались, и как вы её решили?
Вакансия подразумевает написание сервисов и мониторинг.
Какие метрики вы бы внедрили для мониторинга качества рекомендаций в реальном времени, чтобы вовремя заметить деградацию модели?
В требованиях указан опыт полного цикла (от аналитики до прода).
Опишите ваш типичный процесс деплоя ML-модели: как вы обеспечиваете воспроизводимость и контроль версий данных?
Проверка навыков проведения экспериментов.
Как вы рассчитываете необходимый размер выборки для А/Б теста в рекомендательной системе и какие прокси-метрики используете?
Проверка инженерной культуры.
