- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Data Scientist
Оценка ИИИнтересный проект в сфере HealthTech с сильным стеком технологий и возможностью удаленной работы, однако смущает формат срочного трудового договора.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в специфических областях: байесовский вывод, causal inference и анализ выживаемости, а также работа с медицинскими данными.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Data Scientist в России рыночный диапазон составляет от 250 000 до 450 000 рублей в зависимости от глубины экспертизы. Проектная занятость в ZeBrains обычно предполагает конкурентные ставки, соответствующие рынку.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my interest in the Senior Data Scientist position at ZeBrains. With extensive experience in Python, statistical modeling, and machine learning, I am particularly drawn to your project involving the analysis of medical data and the development of recommendation methodologies. My background in causal inference and survival analysis aligns perfectly with the technical requirements of this role.
In my previous projects, I have successfully translated complex business requirements into robust ML models, ensuring high data quality and rigorous statistical validation. I am excited about the opportunity to collaborate with medical experts and apply RecSys metrics to improve healthcare outcomes. I am confident that my expertise in EDA and experiment design will contribute significantly to the success of your team's objectives.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в ZeBrains уже сейчас
Откликайтесь на позицию Senior Data Scientist в ZeBrains, чтобы развивать инновационные медицинские ML-решения!
Описание вакансии
#vacancy #вакансия #middle #ml #ai
Позиция: Senior Data Scientist
Компания: ZeBrains
Формат: Проектная занятость (загрузка фуллтайм), удаленная работа
Локация: Россия
Задачи:
▪️EDA лабораторных показателей, анамнеза и истории обращений; построение feature-пространства;
▪️Разработка и валидация методологии рекомендаций, взаимодействие с врачами-экспертами;
▪️Проектирование экспериментов (A/B, interleaving), статистическая оценка значимости;
▪️Оценка качества данных, выявление смещений и data leakage в медицинских датасетах;
▪️Перевод бизнес-задач в ML-задачи, коммуникация с продуктом и стейкхолдерами.
Для нас важно:
▪️Hard skills: Python (pandas, numpy, scipy), статистика, байесовский вывод, causal inference, survival analysis, Sklearn/XGBoost, SQL/ClickHouse, Git/DVC, метрики RecSys (NDCG, MAP, MRR).
Условия:
▪️Трудоустройство по ТК с первого дня (срочный трудовой договор на полгода с дальнейшей пролонгацией); возможно оформление по ГПХ\самозанятости;
▪️Удалённую работу с гибким началом рабочего дня или гибрид / офис (г. Ульяновск);
▪️ДМС для себя или родственника + всю необходимую для работы технику;
▪️Возможность расти быстрее рынка: менторство от коллег в процессе работы, конференции, закрытые митапы и обучения за наш счет;
▪️Баланс работы и активностей: выездные хакатоны, неформальные сходки и клубы по интересам;
▪️Корпоративный мерч и подарки по важным событиям.
Буду рада ответить на вопросы: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- Python
- NumPy
- Pandas
- SQL
- Scikit-learn
- XGBoost
- DVC
- ClickHouse
- Causal Inference
- SciPy
- Bayesian Inference
- Survival Analysis
- RecSys
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы со специфическими медицинскими данными и понимания их особенностей.
Какие специфические проблемы (например, цензурирование данных) вы встречали при работе с медицинскими датасетами и как их решали?
Вакансия требует навыков в RecSys. Важно понять, как кандидат выбирает метрики под задачу.
В каких случаях для оценки рекомендательной системы вы бы отдали предпочтение NDCG перед MAP?
Проверка владения методами причинно-следственного вывода, указанными в требованиях.
Расскажите о вашем опыте применения Causal Inference. Как вы оценивали эффект воздействия в условиях отсутствия рандомизации?
Оценка навыков проектирования экспериментов.
Как бы вы спроектировали A/B тест для новой методологии рекомендаций, если стандартное сплитование по пользователям невозможно из-за сетевых эффектов?
Проверка умения работать с бизнесом и экспертами.
Как вы выстраиваете процесс взаимодействия с доменными экспертами (врачами) при формировании признаков и валидации модели?
Похожие вакансии
Инженер Mlops (Senior)
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Senior Data Engineer
Data Scientist Senior (Part-time)
Senior Data инженер
Senior MLOps
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