- Страна
- Германия
Senior Data Scientist — (Global Search, Consumer)
Оценка ИИОтличная вакансия в компании-единороге с мировым именем. Релокация в Берлин, работа над ключевым продуктом (Search) и сильная инженерная культура делают это предложение крайне привлекательным для опытных специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена уровнем Senior и спецификой работы над глобальным поиском в крупном фудтех-гиганте. Требуется глубокая экспертиза в ML, алгоритмах ранжирования и опыт работы с высоконагруженными системами.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая позиция Senior Data Scientist в Берлине соответствует рыночным ожиданиям для крупных технологических компаний. Указанный диапазон отражает текущие реалии немецкого IT-рынка для специалистов высокого уровня.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Senior Data Scientist — (Global Search, Consumer)
Delivery Hero is one of the world leaders in online ordering and fast delivery.
Berlin, Germany. Hybrid.
More details in Boris von Loesch's Откликнуться.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Machine Learning
- Search Systems
- Ranking
- PyTorch
- TensorFlow
- SQL
- A/B Testing
Возможные вопросы на собеседовании
Поиск — это прежде всего ранжирование. Важно понимать, как кандидат оценивает качество выдачи.
Какие метрики (offline и online) вы бы использовали для оценки качества поискового ранжирования в приложении доставки еды?
Для Senior-позиции критично понимание архитектуры современных поисковых систем.
Расскажите о вашем опыте работы с двухэтапным ранжированием (retrieval и ranking). Какие модели вы использовали на каждом этапе?
В Delivery Hero огромные объемы данных, важно уметь работать с ними эффективно.
Как вы подходите к проблеме холодного старта для новых ресторанов или блюд в поисковой выдаче?
Проверка навыков работы с современными фреймворками.
Опишите ваш опыт внедрения моделей глубокого обучения (например, трансформеров) в продакшн для задач NLP или поиска.
Senior должен уметь обосновывать свои решения бизнесу.
Как вы приоритизируете гипотезы для A/B тестирования в условиях ограниченных ресурсов команды?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
