- Страна
- Россия
Senior Data Scientist/ML Engineer в направление RecSys
Оценка ИИОтличная вакансия в крупной стабильной компании (X5 Group) с прозрачной системой мотивации и современным стеком. Гибкий формат работы и офис в центре Москвы делают предложение очень 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 требованием к опыту работы от 5 лет и глубоким знанием специфической области RecSys. Также необходимы навыки инженерии данных и опыт работы с инфраструктурными инструментами (K8s, Kafka, PySpark).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для Senior DS/MLE в Москве рыночный диапазон составляет 350,000–550,000 рублей. Наличие квартальных премий в X5 Group обычно делает совокупный доход конкурентным по отношению к топовым тех-компаниям.
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
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.
Условия
Официальное оформление с белой ЗП, ежеквартальные премии по результатам работы;
Удобный офис м. «Добрынинская» БЦ «Оазис»;
Гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00);
Возможность работать удалённо или в гибридном формате.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- Hadoop
- Docker
- Kubernetes
- PySpark
- Kafka
- PostgreSQL
- Airflow
- Machine Learning
- RecSys
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия сфокусирована на RecSys, важно понимать опыт кандидата с конкретными алгоритмами.
Какие подходы к построению рекомендательных систем (коллаборативная фильтрация, контентные методы, гибридные модели) вы использовали в продакшне и почему?
Для Senior-позиции критично умение не только обучать модели, но и обеспечивать их работу под нагрузкой.
Расскажите о вашем опыте деплоя ML-моделей в Kubernetes и организации мониторинга их производительности.
В стеке указаны PySpark и Hadoop, что предполагает работу с большими данными.
С какими проблемами оптимизации PySpark-джобов вы сталкивались при обработке данных для обучения моделей?
Роль предполагает участие в code-review и улучшение инструментов.
На что вы в первую очередь обращаете внимание при проведении code-review ML-кода коллег?
Работа в крупном ритейле требует понимания связи ML-метрик с бизнесом.
Как вы оцениваете влияние изменений в алгоритмах рекомендаций на бизнес-метрики (например, конверсию или средний чек) и как проводите A/B тесты?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
