- Страна
- Россия
Senior Data Scientist/ML Engineer в направление RecSys
Оценка ИИX5 Tech — один из лидеров ритейл-теха в России с огромными объемами данных, что гарантирует интересные задачи. Вакансия предлагает удаленный формат работы и работу с современным стеком технологий, что делает её крайне привлекательной для Senior-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 требованием опыта от 5 лет и необходимостью владения широким стеком: от глубокого ML до DevOps-инструментов (K8s, Docker) и Big Data (PySpark, Hadoop). Роль предполагает полную ответственность за жизненный цикл модели — от разработки до продакшена.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для позиции Senior DS/MLE в крупном российском ритейл-техе рыночные ожидания составляют от 350 000 до 550 000 рублей. X5 Tech обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие верхним границам рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Senior Data Scientist/ML Engineer в направление RecSys
Компания: X5 Tech
*🔹*Обязанности
-Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды;
-Строить модели машинного обучения, улучшать качество;
-Писать код, проводить code-review;
-Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов.
*🔹*Требования
-Знание Python;
-Опыт работы в рекомендательных системах/поиске;
-Опыт работы в роли mle/ds от 5ти лет;
-Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения;
-Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком;
-Опыт работы с docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow;
-Наличие опыта вывода разработанных решений в прод.
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- RecSys
- SQL
- Hadoop
- Docker
- Kubernetes
- PySpark
- Kafka
- PostgreSQL
- Airflow
- MLOps
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубокого понимания специфики рекомендательных систем и умения решать проблему холодного старта.
Расскажите о вашем опыте борьбы с проблемой холодного старта для новых пользователей или товаров в RecSys. Какие подходы вы использовали?
Оценка навыков работы с Big Data, что критично для X5 Tech.
Как вы оптимизируете PySpark-джобы при обработке терабайтных массивов данных для обучения моделей?
Проверка опыта вывода моделей в продакшен и понимания MLOps.
Опишите ваш типичный пайплайн деплоя ML-модели в Kubernetes. Как вы организуете мониторинг качества модели в реальном времени?
Оценка архитектурного мышления.
В каких случаях вы предпочтете двухстадийную модель ранжирования (кандидаты + реранжирование) и какие признаки будут наиболее важны на каждом этапе?
Проверка навыков командной работы и обеспечения качества кода.
На что вы в первую очередь обращаете внимание при проведении code-review в ML-проектах?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
