yandex
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
SeniorУдалённоПолная занятость

Старший специалист по Data Science

ИИОценка ИИ

Привлекательная вакансия в аккредитованной ИТ-компании с полным соцпакетом (ДМС с 1 дня) и удаленкой. Проект в финтехе обещает работу с большими данными и сложным стеком, что полезно для профессионального роста.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует глубоких знаний не только в классическом ML, но и в специфических областях: математической оптимизации, геоданных и маршрутизации. Опыт от 4 лет и работа с банковским проектом подразумевают высокий уровень ответственности за архитектуру.

Анализ зарплаты

Медиана400 000 ₽
Рынок300 000 ₽ – 550 000 ₽
ИИОценка ИИ

Работодатель не указал конкретные цифры, но для позиции Senior DS в Москве и удаленно по РФ рыночная медиана составляет около 350 000 - 450 000 рублей. Учитывая банковский сектор, можно ожидать предложения в верхнем диапазоне рынка.

Сопроводительное письмо

Меня заинтересовала вакансия Старшего специалиста по Data Science в Quickly Search, особенно возможность работы над задачами математической оптимизации и маршрутизации в рамках крупного банковского проекта. Мой опыт в ML более 4 лет и уверенное владение Python позволяют мне эффективно разрабатывать и поддерживать сложные ML-пайплайны от этапа исследования до вывода в продакшн.

Я имею опыт работы с геоданными и распределением ресурсов, что напрямую коррелирует с вашими требованиями. Кроме того, я знаком с инструментами обработки больших данных и графовыми алгоритмами, что поможет мне внести значимый вклад в развитие архитектуры проекта. Буду рад обсудить, как мой опыт в оптимизации поможет вашей команде достичь новых метрик качества.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Quickly Search уже сейчас

Присоединяйтесь к команде Quickly Search и развивайте сложные ML-решения для крупного финтеха!

Описание вакансии

#вакансия #vacancy #DataScience #MachineLearning #ML #Optimization #удаленно

Компания: Quickly Search

Вакансия: Старший специалист по Data Science

Вилка: обсуждаема, зависит от уровня специалиста и формы сотрудничества (ТК/ИП)

Формат работы: удаленный по РФ

Коллеги, привет! Нахожусь в поиске Старшего специалиста по Data Science на крупный банковский проект.

*⚜️*Задачи:

  • Поддерживать существующие алгоритмы и ML-пайплайны и разрабатывать новые (от исследования до production)
  • Формировать и развивать метрики качества алгоритмов
  • Участвовать в развитии архитектуры и технической документации проекта
  • Работать с MLE/MLOps и смежными бизнес-командами

*⚜️*Требования:

  • 4+ лет опыта в ML/DS/математической оптимизации
  • Уверенный python и DS/ML стек
  • Знание методов математической оптимизации
  • Опыт решения задач распределения ресурсов и маршрутизации, работы с геоданными

Будет плюсом:

  • Опыт с OSRM, OpenRouteService и др.
  • Spark/Hadoop
  • Опыт с графовыми алгоритмами, GNN

*⚜️*По условиям:

  • Удаленный формат работы по РФ
  • Оформление по ИП или ТК в аккредитованную ИТ-компанию
  • ДМС со стоматологией с 1го дня
  • Техника на выбор
  • Сильная команда с возможностью обмениваться экспертизой и влиять на развитие продукта

*➡️*Если твой опыт подходит, и тебя заинтересовала вакансия - присылай резюме в ЛС Откликнуться

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • Machine Learning
  • Graph Neural Networks
  • MLOps
  • Apache Spark
  • Hadoop
  • Data Science
  • Mathematical Optimization
  • OSRM
  • OpenRouteService

Возможные вопросы на собеседовании

Вакансия включает задачи распределения ресурсов и маршрутизации.

Какие алгоритмы и библиотеки вы использовали для решения задач маршрутизации и как учитывали ограничения в реальном времени?

Требуется знание методов математической оптимизации.

Расскажите о самом сложном кейсе математической оптимизации в вашей практике: какую целевую функцию и ограничения вы использовали?

Упоминается работа с геоданными и инструментами вроде OSRM.

С какими специфическими проблемами геоданных вы сталкивались (например, проекции, точность, графы дорог) и как их решали?

Работа предполагает взаимодействие с MLOps и вывод моделей в production.

Опишите ваш типичный процесс деплоя ML-модели: как вы обеспечиваете мониторинг качества и воспроизводимость пайплайнов?

В плюсах указаны графовые алгоритмы и GNN.

В каких сценариях, по вашему мнению, применение Graph Neural Networks дает преимущество перед классическими методами в банковском секторе?

Похожие вакансии

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!

Россия