- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Middle Data Scientist в RecSys
Оценка ИИ2ГИС — это сильный бренд с интересными задачами на больших данных. Гибкий формат работы и прозрачные процессы делают вакансию очень привлекательной для специалистов уровня Middle.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения алгоритмами рекомендательных систем и опыта работы в продуктовой разработке. Уровень Middle предполагает самостоятельность в решении задач и глубокое понимание метрик качества RecSys.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для уровня Middle Data Scientist в крупных российских IT-компаниях рыночный диапазон составляет от 200 до 350 тысяч рублей. 2ГИС обычно предлагает конкурентоспособную оплату, соответствующую рынку Москвы и Новосибирска.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в 2ГИС уже сейчас
Присоединяйтесь к команде 2ГИС, чтобы создавать умные рекомендации для миллионов пользователей!
Описание вакансии
Middle Data Scientist в RecSys
в 2ГИС — IT-компания, разрабатывающая карты, справочник организаций и навигатор для городов России, Казахстана и других стран.
Удалённая работа. Возможен гибридный формат (Москва, Санкт-Петербург, Новосибирск). Гибкий график.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- Recommender Systems
- SQL
- PyTorch
- TensorFlow
- A/B Testing
- Big Data
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат оценивает эффективность рекомендаций за рамками стандартных метрик точности.
Какие офлайн-метрики вы считаете наиболее важными для оценки качества рекомендательной системы и почему?
Проверка практического опыта работы с типичными проблемами RecSys.
Как вы решаете проблему «холодного старта» для новых пользователей или объектов в системе?
Оценка технического кругозора и умения выбирать подходящие инструменты.
В каких случаях вы бы предпочли использовать графовые нейронные сети вместо классической матричной факторизации?
Проверка понимания бизнес-процессов и влияния ML на продукт.
Расскажите о вашем опыте проведения A/B тестов для моделей рекомендаций. Какие прокси-метрики вы использовали?
Оценка навыков работы с данными и оптимизации производительности.
Как вы оптимизируете инференс моделей рекомендаций при работе с миллионами кандидатов в реальном времени?
Похожие вакансии
Data инженер Middle
Data инженер Middle+
Data Engineer Python (Middle)
Data Scientist (Middle)
Middle+ ML разработчик
Миддл ML/DS 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