- Страна
- Россия
Middle Data Scientist
Оценка ИИИзвестный бренд, интересные задачи на стыке e-commerce и рекламы, а также работа с современным стеком технологий делают вакансию очень привлекательной. Единственный минус — отсутствие указанной зарплаты.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует солидного опыта (от 3 лет) и специфических навыков в NLP и высоконагруженных системах. Также важны знания в системном дизайне и статистике для A/B-тестов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для Middle Data Scientist в Москве в крупных тех-компаниях обычно находится в диапазоне 250 000 – 350 000 рублей. Wildberries и Russ известны конкурентными предложениями, соответствующими рыночным ожиданиям.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
*🤨 Middle Data Scienctist*Гибрид (Москва)
Объединённая компания Wildberries и Russ — международная технологическая компания, созданная после слияния IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.
Требования:— Опыт работы в Data Science от 3 лет;
— Опыт работы с большими данными;
— Обширный опыт работы с NLP и высоконагруженными системами;
— Знание подходов к проектированию систем и проведению A/B-тестов.
*➡️*Откликнуться
*📍 Навигация:[База знаний](https://t.me/pyproglib) • [Задачи](https://t.me/py_problems_lib) •* Собеседования
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Data Science
- Big Data
- NLP
- High Load
- System Design
- A/B Testing
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с NLP в высоконагруженных системах.
Расскажите о вашем опыте оптимизации NLP-моделей для работы в режиме реального времени при большом потоке запросов.
В требованиях указано знание подходов к A/B-тестированию.
Как вы определяете необходимый размер выборки и длительность A/B-теста для новой фичи в рекомендательной системе?
Работа с большими данными является ключевым аспектом.
С какими инструментами обработки Big Data (Spark, Flink и др.) вы работали и какие архитектурные проблемы решали?
Проектирование систем — важный навык для Middle+ специалиста.
Опишите процесс проектирования ML-сервиса: от сбора данных до деплоя и мониторинга модели.
Проверка глубины знаний в NLP.
В каких случаях вы предпочтете использование классических методов NLP современным трансформерам, и наоборот?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
