- Страна
- Россия
Ведущий Data Scientist в команду DataLab
Оценка ИИ2GIS — это сильный бренд с интересными задачами на стыке геосервисов и ML. Вакансия предлагает удаленный формат работы и возможность влиять на продукт, которым пользуются миллионы людей.
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 ИИПозиция уровня Lead предполагает не только глубокие технические знания в ML и инженерии данных, но и навыки управления проектами или командой. Работа в крупной технологической компании уровня 2GIS требует высокого качества кода и понимания масштабируемых систем.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиции Lead Data Scientist в крупных российских IT-компаниях рыночный диапазон составляет от 350 000 до 550 000 рублей. Предложение 2GIS обычно соответствует рыночным ожиданиям для топовых специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Требуется «Ведущий Data Scientist в команду DataLab»
Компания «2GIS» ищет хорошего специалиста на вакансию «Ведущий Data Scientist в команду DataLab». Полный рабочий день. Можно удалённо. Требуемые навыки: #lead, #Python, #SQL, #ApacheAirflow.
*👉*@progjob
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Apache Airflow
- Machine Learning
- Data Science
Возможные вопросы на собеседовании
Для лид-позиции важно понимать, как кандидат организует работу над ML-проектом от идеи до продакшена.
Расскажите о вашем опыте проектирования архитектуры ML-решений: как вы выбираете стек технологий и обеспечиваете масштабируемость?
2GIS работает с огромными объемами геоданных, где качество данных критично.
Как вы выстраиваете процессы валидации данных и мониторинга качества моделей в реальном времени?
Airflow указан в требованиях как ключевой инструмент оркестрации.
Опишите наиболее сложный пайплайн, который вы реализовывали в Airflow. Как вы обрабатывали ошибки и зависимости?
Проверка навыков оптимизации запросов для работы с большими данными.
Какие методы оптимизации SQL-запросов вы используете при работе с распределенными базами данных?
Оценка лидерских качеств и умения развивать команду.
Как вы подходите к код-ревью и менторству младших коллег? Приведите пример, когда ваше архитектурное решение помогло команде избежать проблем.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
