yandex
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
SeniorУдалённоПолная занятость

Senior Data scientist в команду Персонализации

Оценка ИИ

Известный бренд с современным технологическим стеком и понятными задачами в области персонализации. Удаленный формат работы и фокус на Senior-уровне делают позицию очень привлекательной для опытных специалистов.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
Оценка ИИ

Роль требует глубокой экспертизы в рекомендательных системах и опыта работы с Big Data (Spark). Высокая планка ожиданий по полному циклу разработки — от ETL до вывода в продакшн.

Анализ зарплаты

Медиана450 000 ₽
Рынок350 000 ₽ – 550 000 ₽
Оценка ИИ

Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Data Scientist в крупном российском ритейле рыночный диапазон составляет от 350 000 до 550 000 рублей. Золотое Яблоко обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие верхним границам рынка.

Сопроводительное письмо

I am writing to express my interest in the Senior Data Scientist position at Gold Apple. With extensive experience in developing recommendation systems and a strong background in retail, I am confident in my ability to enhance your personalization algorithms for both the website and mobile application.

In my previous roles, I have successfully managed the full lifecycle of ML models, from building complex Spark ETL pipelines to implementing Learning-to-Rank approaches. I am particularly skilled in optimizing recommendation quality using metrics like NDCG and MAP@K, which aligns perfectly with the goals of your personalization team. I look forward to the possibility of discussing how my technical expertise can contribute to Gold Apple's continued growth.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Золотое Яблоко уже сейчас

Присоединяйтесь к команде Золотого Яблока и создавайте персонализированный опыт для миллионов пользователей!

Описание вакансии

Senior Data scientist в команду Персонализации

#удаленка #senior

Компания: Золотое Яблоко

🔹ЧТО НУЖНО ДЕЛАТЬ:

-Разрабатывать и обучать ML-модели, которые персонализируют контент на главной странице сайта и в мобильном приложении

-Проектировать и реализовывать алгоритмы рекомендаций для наполнения товарных полок в карточке товара (комплементарные и похожие товары)

-Писать и поддерживать Spark ETL-пайплайны для сбора, обработки и подготовки признаков для моделей

-Внедрять и поддерживать систему оценки качества рекомендаций с использованием метрик NDCG, MAP@K

🔹ЧТО ЖДЕМ ОТ КАНДИДАТА:

-Опыт полного цикла реализации рекомендательных алгоритмов в ритейле — от построения ETL-процессов до продуктивизации решений через оркестратор или сервис

-Знания подходов к решению классических ML-задач, опыт работы с Learning-to-Rank и понимание базовых принципов обучения нейросетевых моделей

-Опыт работы с распределёнными системами обработки данных (например, Spark)

-Владение основами теории вероятности и математической статистики

Контакты: Откликнуться

🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • Machine Learning
  • Statistics
  • Spark
  • ETL
  • Probability Theory
  • Learning-to-Rank
  • NDCG
  • MAP@K

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка практического опыта работы с метриками ранжирования, указанными в вакансии.

В чем ключевое различие между NDCG и MAP@K, и в каких случаях вы отдадите предпочтение одной из них при оценке рекомендаций?

Вакансия предполагает работу с Spark ETL. Важно понимать навыки оптимизации.

Как вы подходите к оптимизации Spark-джобов при обработке огромных массивов данных для генерации признаков?

Упоминается Learning-to-Rank. Это сложная область ML.

Расскажите о вашем опыте внедрения Learning-to-Rank: какие функции потерь (Pointwise, Pairwise, Listwise) вы использовали и почему?

Проверка продуктового мышления в контексте ритейла.

Как бы вы решали проблему 'холодного старта' для новых товаров в мобильном приложении Золотого Яблока?

Вакансия требует навыков продуктивизации.

Опишите ваш типичный стек для деплоя и мониторинга ML-моделей в продакшене. Как вы отслеживаете деградацию моделей?

Похожие вакансии

Volna.tech
386 000 ₽ – 436 000 ₽

Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)

SeniorУдалённоРоссия
Docker · Helm · Jenkins · GitLab CI · Python · Airflow · JupyterHub · MLflow · Seldon · CUDA · Kubernetes · Hadoop · Spark · Kafka · ELK · LLMOps · RAG
+17 навыков
Strikt
до 300 000 ₽

Data Scientist Senior (Part-time)

SeniorУдалённоРоссия
Python · Machine Learning · Time Series Analysis · SQL · Pandas · NumPy · Matplotlib · Scikit-learn · Jupyter Notebook · Clustering · K-Means · DBSCAN
+12 навыков
Omega Solutions
2 000 ₽ – 2 700 ₽

Senior Data инженер

SeniorУдалённоРоссия
Java · Groovy · Hadoop · ETL · DWH · SQL · Docker · Apache NiFi · Airflow · SAP HANA · Apache Kafka · Apache Iceberg · Python · Go · Linux · Ansible · Zabbix · HDFS · Hive
+19 навыков
Centicore
340 000 ₽ – 380 000 ₽

Senior MLOps

SeniorУдалённоРоссия
Docker · Helm · Jenkins · GitLab CI · Python · Airflow · JupyterHub · MLflow · Seldon Core · CUDA · Kubernetes · Hadoop · Apache Spark · Apache Kafka · ELK stack
+15 навыков
LIAN
260 000 ₽ – 350 000 ₽

Data Engineer / SAP HANA Developer (Senior)

SeniorУдалённоРоссия
SAP HANA · Python · Go · Java · C++ · Rust · Apache Iceberg · Apache Paimon · Apache Kafka · SQL · SRE · Observability
+12 навыков
Centicore
400 000 ₽ – 420 000 ₽

MLOps Engineer

SeniorУдалённоРоссия
Python · Kubernetes · Docker · Helm · Jenkins · GitLab CI · Airflow · JupyterHub · MLflow · Seldon · CUDA · Hadoop · Spark · Kafka · ELK · LLM · RAG
+17 навыков
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!

Страна
Россия