Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Коротко о роли
Разрабатывать и улучшать модели рекомендаций и ранжирования для разных пользовательских сценариев: рекомендации заведений на карте, поиск по категориям, персональные подборки. Формулировать и проверять продуктовые и ML-гипотезы: проводить офлайн-оценку моделей и участвовать в A/B-тестах.
Задачи:
— Разрабатывать и улучшать модели рекомендаций и ранжирования для разных пользовательских сценариев: рекомендации заведений на карте, поиск по категориям, персональные подборки.
— Формулировать и проверять продуктовые и ML-гипотезы: проводить офлайн-оценку моделей и участвовать в A/B-тестах.
— Работать с качеством рекомендаций: выбирать и развивать метрики, анализировать ошибки моделей и находить точки роста.
— Внедрять модели в production: разрабатывать сервисы, участвовать в развитии ML-пайплайнов и обеспечивать надёжную работу решений.
— Настраивать мониторинг качества моделей и данных, алертинг на деградации.
— Писать unit- и интеграционные тесты для ML-пайплайнов, участвовать в code review.
Требования:
— Опыт от 3 лет в роли Data Scientist, ML Engineer или близкой позиции.
— Не менее 2 лет опыта работы с рекомендательными системами: понимание основных подходов к построению рекомендаций и ранжированию, особенности данных и типичные проблемы таких моделей.
— Опыт ведения ML-задач полного цикла: от исследования данных и формулирования гипотез до обучения, внедрения и сопровождения моделей в production.
— Уверенное владение Python и SQL, использование классического ML-стека и библиотек для работы с данными и моделями.
— Опыт работы хотя бы с одним DL-фреймворком: PyTorch, TensorFlow или Keras.
— Умение оценивать качество рекомендательных систем: выбор и интерпретация офлайн-метрик, участие в подготовке и анализе A/B-тестов.
— Понимание принципов production-разработки: написание unit-тестов, участие в проектировании решений и code review.
— Опыт работы с Git и CI/CD-процессами; знакомство с инструментами разработки и командной работы, например GitLab, Jenkins и Jira.
Условия:
— Полный рабочий день.
— Возможна удалённая работа по России.
— Гибридный формат с офисами в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске.
— Нет дресс-кода и строгого графика.
— Работа с современными технологиями, участие в конференциях и их организации.
Особенности:
— Работа в аккредитованной IT-компании 2GIS.
— Работа с редким и сложным доменом рекомендательных систем, помогающих пользователям выбирать места и сервисы в городе.
Ограничения:
— Удалённая работа возможна только по России.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
75/100
Хорошая вакансия
Оценка от Job Hunters AI
Data Scientist в RecSys; зарплата не указана; понятные задачи; гибкий формат; современный стек.
Из чего сложилась оценка. Нажмите, чтобы узнать подробнее
Зарплата не указана
В объявлении отсутствуют сведения о размере оплаты труда.
Мэтч и сопроводительное
Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.