Страна: Россия

+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

SeniorУдалённоПолная занятость

Senior Data Scientist

Name: Quick Offer — сервис для поиска работы на hh.ru
Brand: Quick Offer
SKU: quick-offer-saas
Availability: InStock
Rating: 4.9 (682 reviews)

HeadHunter — топовый работодатель с сильной инженерной культурой и огромными массивами данных. Вакансия предлагает работу с современным стеком и сложными задачами на больших масштабах.

Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний

Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно

Роль требует глубоких знаний в NLP и ранжировании, а также серьезной алгоритмической подготовки. Ожидается опыт работы с Big Data стеком (Cassandra, Hive) и умение выводить модели в продакшн.

Анализ зарплаты

Медиана450 000 ₽

Рынок350 000 ₽ – 550 000 ₽

Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Data Scientist в Москве рыночный диапазон составляет 350,000–550,000 рублей. HeadHunter обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие верхнему эшелону IT-рынка.

Меня заинтересовала вакансия Senior Data Scientist в HeadHunter, так как мой опыт разработки и внедрения ML-моделей в продакшн полностью соответствует вашим требованиям. Я обладаю глубокими знаниями в области NLP и ранжирования, а также уверенно владею стеком Python (PyTorch, Scikit-learn) и имею опыт работы с высоконагруженными системами данных, включая SQL и Hive.

Особый интерес для меня представляет возможность работы над рекомендательными системами и задачами обработки текста в масштабах HH. Я имею успешный опыт проведения A/B-тестов и оптимизации алгоритмов, что позволяет мне не только создавать точные модели, но и оценивать их реальное влияние на бизнес-метрики. Буду рад обсудить, как мой опыт поможет в развитии ваших продуктов.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в HeadHunter уже сейчас

Присоединяйтесь к команде HeadHunter и создавайте передовые ML-решения для крупнейшего сервиса поиска работы!

Описание вакансии

*🔥*Senior Data Scientis

HeadHunter

Удалённо

Требования:

*✅*Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн;

*✅*Понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning;

*✅*Знание принципов работы нейросетевых моделей для обработки текста;

*✅*Опыт в ранжировании, рекомендациях, а также в nlp-задачах будет большим плюсом;

*✅*Уверенное владение Python (numpy, scipy, pytorch, sklearn), приветствуется знание и опыт с Java;

*✅*Алгоритмическая подготовка: знание основных алгоритмов и структур данных;

*✅*Желателен опыт работы с различными источниками данных: SQL, Cassandra, Hive, Presto, Kafka, etc.;

*✅*Понимание и опыт работы с A/B-экспериментами;

Откликнуться*🔎*

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

Python
NumPy
SciPy
PyTorch
Scikit-learn
Java
SQL
Cassandra
Hive
Presto
Kafka
NLP
Machine Learning
A/B Testing
Algorithms
Data Structures

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка практического опыта вывода моделей в эксплуатацию и понимания CI/CD для ML.

Расскажите о самом сложном кейсе вывода ML-модели в продакшн: с какими техническими ограничениями вы столкнулись?

Вакансия предполагает работу с текстами и рекомендациями.

Какие архитектуры нейросетей вы бы использовали для задачи ранжирования резюме при поиске, учитывая специфику NLP?

Важно понимать, как кандидат оценивает эффективность своих решений.

Как вы проектируете A/B-эксперименты для рекомендательных систем, чтобы избежать проблемы сетевых эффектов?

В требованиях указаны Cassandra и Hive.

В каких случаях вы выберете Cassandra вместо классической реляционной БД для хранения признаков (features)?

Проверка фундаментальных знаний.

Решите задачу: как эффективно найти k ближайших соседей в высокоразмерном пространстве признаков для системы рекомендаций в реальном времени?

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!

Россия