- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Middle Data Scientist в Dynamic pricing [Big Data, МТС Веб Сервисы]
МТС — стабильный и крупный работодатель с сильной экспертизой в Big Data. Вакансия предлагает работу над сложными и интересными задачами динамического ценообразования, что высоко ценится на рынке.
Сложность вакансии
Роль требует не только навыков классического ML, но и глубоких знаний в статистике, эластичности спроса и методах оптимизации. Работа с Big Data стеком (Hadoop, Spark) и спецификой телекома добавляет сложности.
Анализ зарплаты
Предлагаемая позиция соответствует рыночному уровню для Middle Data Scientist в Москве. В крупных технологических компаниях и телекоме зарплаты для данного грейда обычно находятся в диапазоне 200-300 тысяч рублей после вычета налогов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в МТС уже сейчас
Присоединяйтесь к команде МТС и создавайте передовые алгоритмы динамического ценообразования для миллионов пользователей!
Описание вакансии
Middle Data Scientist в Dynamic pricing [Big Data, МТС Веб Сервисы]
Москва
Компания: МТС
*🔹*Чем предстоит заниматься-Исследовать наборы сырых данных для поиска нужных фичей;
-Строить модели персонализации параметров предложения (look-alike, mulitclass) для абонентов b2c на всех этапах их жизненного цикла: привлечение, адаптация развитие, работа с оттоком;
-Строить классические модели спроса и response-модели;
-Оценивать эластичность спроса и подбирать оптимальную цену для достижения различных бизнес целей компании;
-Выполнять сегментацию пользователей и товаров для различных задач;
-Поддерживать текущие решения на продукте, сопровождать постановки на регламент процессов в airflow и A/B-тесты моделей;
-Участвовать в разработке собственных библиотек для автоматизации основных процессов подразделения
*🔹*Что мы ожидаем
-Глубокое понимание статистических подходов и методов (регрессия, свойства распределений, оценка максимального правдоподобия, проверка гипотез и их правильное использование), опыт их применения;
-Коммерческий опыт применения классических алгоритмов машинного обучения (LR, RF, XGBoost/LGBM/CatBoost), их калибровки, понимание преимуществ, недостатков и ограничений;
-Хороший уровень sql;
-Опыт проведения A/B тестов;
-Опыт работы с методами оптимизации и временными рядами (будет плюсом);
-Опыт работы с big data стеком (hadoop, spark, airflow) (будем плюсом);
-Опыт работы в телекоме (будет плюсом)
IT Jobs в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- A/B Testing
- Python
- Machine Learning
- SQL
- Statistics
- Random Forest
- Apache Spark
- Hadoop
- XGBoost
- Apache Airflow
- LightGBM
- Optimization
- Time Series
- CatBoost
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания бизнес-ценности моделей ценообразования.
Как бы вы подошли к оценке эластичности спроса для новой услуги, по которой еще нет исторических данных?
Оценка практического опыта работы с алгоритмами.
В каких случаях вы предпочтете CatBoost вместо XGBoost, и как вы боретесь с переобучением в этих моделях?
Проверка навыков работы с данными и статистической грамотности.
Расскажите о дизайне A/B-теста для модели динамического ценообразования: как вы будете выбирать метрики и определять размер выборки?
Оценка навыков работы с временными рядами.
Какие методы вы используете для учета сезонности и трендов при прогнозировании спроса?
Проверка инженерных навыков в Big Data.
С какими основными проблемами производительности вы сталкивались при работе со Spark и как их решали?
Похожие вакансии
Data engineer
Data Scientist Middle +
Data инженер (Middle+)
ML-инженер
Data Scientist Middle
Data Engineer 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!