Data Scientist (Рекомендательные системы)

Ориентир по рынку≈ 337 000 – 362 000 ₽наша приблизительная оценка по 13 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

≈ 4,1 тыс.–4,4 тыс. $

🔄 ГибридMiddleПолная занятость

≈ 337 000 – 362 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Сначала уточните детали

Висит дольше, чем обычно закрываются такие вакансии: сначала убедитесь, что найм ещё идёт.

2 из 4 в норме

Висит давно: что спросить, чтобы не откликаться в пустоту

Деньги

Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 13 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.

платят меньше337 000 – 362 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Открыта дольше обычного для таких вакансий. Что на это указывает:

Выкладывали заново 2 раза
Текст не менялся ни разу при переоткрытиях
Перевыкладывают примерно раз в 33 дня
Зарплата не указана
Первая публикация была 51 день назад

Висит долго

Описание

Обязанности: 2, требования: 6. Главное перечислено по пунктам.

Не сказано: сколько дней в офисе

По пунктам

Что требуют

ОбязательноPythonSQL

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +43%, SQL +22%.

Ясно

Полный разбор в Pro

Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме

Сколько просить

Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга

Ваше резюме против требований

Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика

Спросить у работодателя

9 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней Вкусно - и точка обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Чем предстоит заниматься

Разработка моделей для рекомендательных систем CVM

Рекомендация персональных предложений в мобильном приложении, рекомендации докупа в корзине, рекомендации в карточке товара

Наши требования

Высшее образование

Навыки построения авторегрессионных моделей (семейство ARIMA, экспоненциальное сглаживание, Prophet и тд) и деревянных моделей (случайный лес, бустинги) в задачах прогнозирования

Высокий уровень Python, средний уровень SQL

Знание и опыт использования как классических рекомендательных алгоритмов (матричная факторизация), так и более продвинутых (бустинги, нейронные сети)

Умение работать с очисткой от выбросов, сглаживания временного ряда

Приветствуется опыт работы с нейронными сетями в задачах прогнозирования