Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Data Scientist (команда рекомендаций)
Оценка ИИИнтересная позиция для опытных специалистов с современным стеком технологий и возможностью удаленной работы. Работа над рекомендательными системами в реальном времени — это всегда сложный и престижный вызов.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области рекомендательных систем и поиска, а также владения широким стеком технологий, включая Python и Java. Уровень Senior предполагает наличие опыта работы с высоконагруженными online-системами.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Data Scientist на глобальном рынке с таким стеком медиана составляет около 6000-8000 USD. Предложение будет конкурентоспособным, если оно попадает в этот диапазон.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Откликайтесь через Runello-бот, чтобы присоединиться к команде и развивать высоконагруженные рекомендательные системы!
Описание вакансии
Senior Data Scientist (команда рекомендаций)
Грейд: Senior
Стек: Machine Learning, Python, NumPy, SciPy, PyTorch, Scikit-learn, Java, SQL
Мы ищем data scientist’а с опытом работы в текстовых задачах, рекомендательных или поисковых системах. Мы развиваем ML-модели ранжирования поиска и рекомендаций. Наши решения работают в online режиме …
Откликнуться через Откликнуться ↓
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- NumPy
- PyTorch
- Machine Learning
- SQL
- NLP
- Scikit-learn
- Recommendation Systems
- Java
- SciPy
- Ranking
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат подходит к оценке качества моделей в реальном времени.
Какие метрики вы используете для оценки качества рекомендательных систем в online-режиме и как они коррелируют с offline-метриками?
Вакансия предполагает работу с текстовыми задачами.
Расскажите о вашем опыте работы с NLP: какие архитектуры нейросетей вы использовали для извлечения признаков из текстов?
В стеке указана Java, что часто необходимо для интеграции моделей в продакшн.
Был ли у вас опыт внедрения ML-моделей в системы, написанные на Java, и как вы решали вопросы производительности?
Для Senior-позиции критично умение работать с большими данными.
Как вы оптимизируете SQL-запросы и обработку данных в NumPy/SciPy при работе с датасетами, которые не помещаются в оперативную память?
Проверка понимания процесса обучения моделей ранжирования.
