yandex
Страна
Россия
Зарплата
от 450 000 ₽
SeniorУдалённоПолная занятость

Senior Data Scientist (команда рекомендаций)

ИИОценка ИИ

HeadHunter — один из лидеров рынка с сильной инженерной культурой и огромными объемами данных. Высокая «белая» зарплата, отличный соцпакет и возможность влиять на продукт федерального масштаба делают эту вакансию крайне привлекательной.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует глубокой экспертизы в узких областях (Ranking, NLP) и опыта работы с высоконагруженными системами. Высокий порог входа обусловлен требованием к опыту от 6 лет и необходимостью владения стеком Big Data.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана400 000 ₽
Рынок350 000 ₽ – 550 000 ₽
ИИОценка ИИ

Предлагаемая зарплата от 450 000 ₽ на руки является конкурентной для уровня Senior Data Scientist в Москве, находясь в верхней границе рыночного диапазона для опытных специалистов.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Описание вакансии

#jobs #Москва

*📍*Формат/working arrangement: удалённо или из офиса

*✔️*Должность/position: Senior Data Scientist (команда рекомендаций)

*🏢* Место работы/workplace: OOO HeadHunter

*💸* Заработная плата/salary estimate: от 450 000 ₽ в месяц, на руки

*📈* Обязанности/responsibilities:

— Развитие моделей поискового ранжирования и рекомендательных систем.

— Тюнинг моделей и feature engineering.

— Разработка новых ML-решений с нуля.

— Вывод моделей в production.

— Анализ A/B-тестов и результатов экспериментов.

*📌* Требования/requirements:

— 6+ лет опыта.

— Опыт внедрения ML-моделей в production.

— Знание ML и нейросетей для обработки текста.

— Опыт в ranking, recommendations или NLP.

— Уверенный Python: NumPy, SciPy, PyTorch, Scikit-learn.

— Знание алгоритмов и структур данных.

— SQL и опыт работы с большими данными.

— Понимание A/B-экспериментов.

*🌟* Будет плюсом:

— Java.

— Cassandra, Hive, Presto, Kafka.

— Hadoop.

— LightGBM.

*🛠* Технический стек:

— Python

— PyTorch

— SQL

— NumPy

— SciPy

— Scikit-learn

— LightGBM

— NLP

— Search Ranking

— Recommender Systems

— A/B Experiments

— Hive

— Presto

— Kafka

*🎯* Основные задачи проекта:

— Развитие поиска и рекомендаций.

— Улучшение продуктовых метрик через ML-модели.

— Работа с высоконагруженным поисковым кластером.

— Полный цикл ML: данные → модель → production → A/B-тест.

*🏢* О компании:

— Крупный технический департамент.

— Около 600 специалистов в IT, Data и Product.

— 60+ команд.

— ML-продукты используются миллионами пользователей.

*✅* Условия/working conditions:

— Полная занятость.

— График 5/2.

— 8 часов в день.

— Удалённая работа или офис.

— Гибкий график.

— Оформление по ТК РФ.

— «Белая» зарплата.

— ДМС с первого месяца.

— Обучение и конференции за счёт компании.

— Well-being программа.

— Офисы в 10 городах России.

*📍* Адрес: Москва, улица Годовикова, 9с10.

*📢**❗️**🚨* Вакансия: Откликнуться

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • Python
  • PyTorch
  • SQL
  • NumPy
  • SciPy
  • Scikit-learn
  • LightGBM
  • NLP
  • Search Ranking
  • Recommender Systems
  • A/B Testing
  • Hive
  • Presto
  • Kafka
  • Hadoop
  • Java
  • Cassandra

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка опыта работы с основным продуктом команды — рекомендациями.

Расскажите о наиболее сложной задаче в области ранжирования или рекомендаций, которую вы решали: с какими проблемами столкнулись при выводе в продакшн?

Важно понимать, как кандидат оценивает успешность своих моделей.

Какие метрики вы используете для оценки качества ранжирования в офлайне и как они обычно коррелируют с результатами A/B-тестов в вашем опыте?

Вакансия предполагает работу с текстами вакансий и резюме.

Какие современные NLP-архитектуры вы бы применили для семантического поиска по базе резюме и почему?

Проверка навыков работы с инфраструктурой Big Data.

Был ли у вас опыт оптимизации SQL-запросов в Hive или Presto при работе с терабайтами данных? Как вы боретесь с перекосом данных (data skew)?

Оценка инженерной культуры.

Как вы организуете процесс мониторинга качества ML-моделей после их деплоя в production, чтобы вовремя заметить деградацию метрик?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

Россияот 450 000 ₽
более 1000 офферов получено
4.9

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!