Senior Data Scientist (команда рекомендаций)

от 450 000 ₽

на уровне медианы рынка

≈ от 5,5 тыс. $

🌍 УдалённоSeniorПолная занятость

от 450 000 ₽≈ от 5,5 тыс. $

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться

Платят как за похожую работу, и сумма указана прямо. Правда, вакансия открыта уже давно.

3 из 4 в норме

Открыта долго: как понять до отклика, ищут ли ещё

Деньги

Вилка в рынке: её середина 450 000 ₽, у похожих вакансий медиана 450 000 ₽.

Не сказано, это сумма на руки или до вычета НДФЛ: разница от 13%.

По рынку

Живость

Висит 104 дня. Источник её не снимает, но так долго открытые позиции бывают трудными для найма или набором в резерв.

Открыта давно

Описание

Расписано подробно: обязанностей 4, требований 8. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: официальное оформление, ДМС, гибкий график, обучение за счёт компании и аккредитованная IT-компания
Не сказано: кто настоящий работодатель и из каких стран можно работать

Подробно

Что требуют

ОбязательноMLSQLCassandraHiveKafkaPython

ПлюсомNLPNumPyPyTorchscikit-learnJava

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +14%, Kafka +9%.

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

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

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней HeadHunter обычно закрывает вакансии

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

Наша компания

Мы ищем data scientist’а с опытом работы в текстовых задачах, рекомендательных или поисковых системах. Если вы хорошо знаете математику, любите копаться в больших массивах данных, находить в них закономерности, и умеете внедрять свои решения в продакшн, то мы будем рады видеть вас в нашей компании. Мы развиваем ML-модели ранжирования поиска и рекомендаций, которые позволяют находить работу людям со всей страны. Наша основная задача состоит в количественном росте продуктовых метрик, таких как кол-во откликов/приглашений, все гипотезы строго проверяются с помощью A/B-экспериментов. Наши решения

Чем предстоит заниматься

Развитие моделей поискового ранжирования и рекомендательных систем

Тюнинг существующих моделей, feature engineering, а также построение новых решений с нуля

Прототипирование и доведение своих решений до продакшна на python

Полная поддержка своих моделей: от написания запроса для выгрузки обучающей выборки из хранилищ данных до анализа результатов A/B-экспериментов и переключения всех пользователей на новый функционал