- Страна
- Россия
Senior Data Scientist
Оценка ИИИнтересный продукт в сфере travel, современный стек технологий и статус аккредитованной IT-компании. Удаленный формат работы и Senior-уровень делают вакансию очень привлекательной для опытных специалистов.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубокой экспертизы в узкой области рекомендательных систем и ранжирования на уровне Senior. Необходимо владение специфическим стеком библиотек и понимание бизнес-метрик в сфере e-commerce/travel.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Senior Data Scientist в российском продуктовом сегменте с глобальным охватом рынок предлагает конкурентные условия. Учитывая специфику RecSys, компенсация обычно находится в верхнем квартиле рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Откликнитесь в Sputnik8 уже сейчас
Присоединяйтесь к Sputnik8 и создавайте лучшие алгоритмы рекомендаций для путешественников по всему миру!
Описание вакансии
Senior Data Scientist
Грейд: Senior
Стек: Machine Learning, Recommender Systems, Ranking, CatBoost, XGBoost, LightGBM, Implicit, LightFM
Sputnik8 — аккредитованная IT-компания, развивающая сервис для бронирования экскурсий по всему миру.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Machine Learning
- Recommender Systems
- Ranking
- CatBoost
- XGBoost
- LightGBM
- Implicit
- LightFM
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия сфокусирована на рекомендациях, поэтому важно понимать, как кандидат выбирает архитектуру решения.
Расскажите о вашем опыте построения гибридных рекомендательных систем. В каких случаях вы предпочтете LightFM классическому матричному разложению?
Для Senior-позиции критично понимание того, как технические метрики связаны с прибылью компании.
Как вы выстраиваете процесс A/B тестирования для новых моделей ранжирования экскурсий? Какие прокси-метрики вы используете?
В стеке указаны градиентные бустинги, которые часто используются для финального ранжирования.
В чем заключаются основные различия в реализации алгоритмов ранжирования (Ranking) в CatBoost и LightGBM? Какой из них вы бы выбрали для задачи с большим количеством категориальных признаков?
Важно понимать, как кандидат решает проблему отсутствия данных о новых пользователях или товарах.
Как вы решаете проблему «холодного старта» для новых экскурсий в системе Sputnik8?
Senior должен уметь оптимизировать производительность моделей в продакшене.
