Senior Data scientist Персонализация

Ориентир по рынку≈ 375 000 – 475 000 ₽наша приблизительная оценка по 17 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🌍 УдалённоSeniorПолная занятостьКорпорация

≈ 375 000 – 475 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.

3 из 4 в норме

Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться

Деньги

Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 17 похожих вакансиях Data Scientist уровня Senior.

платят меньше375 000 – 475 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Открыта 20 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет.

Живая

Описание

Обязанности: 16, требования: 10. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: официальное оформление, аккредитованная IT-компания, ДМС со стоматологией, обучение за счёт компании и конференции за счёт компании
Не сказано: из каких стран можно работать и часовой пояс команды

Подробно

Что требуют

ОбязательноSparkFlinkHadoopPythonAzure

ПлюсомDockerFastAPIAirflowKubernetesClickHouseElasticsearch

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +22%, Kubernetes +15%.

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

Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии

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

Наша компания

Ты будешь работать в департаменте e-commerce, в команде персонализации и поиска. Департамент отвечает за развитие онлайн магазина. Мы строим систему персонализации, которая помогает каждому пользователю быстрее находить именно те товары, которые ему нужны — от первого открытия приложения до оформления заказа.

О роли

Наша цель — сделать так, чтобы каждый экран магазина адаптировался под конкретного человека: его интересы, контекст и текущие потребности. Это возможность создавать рекомендательную платформу практически с нуля, запускать ML-модели в production и напрямую влиять на опыт миллионов пользователей.

Чем предстоит заниматься

Разрабатывать модели рекомендаций для сайта и мобильного приложения (cold‑start, гибридные модели, deep‑learning подходы)

Разрабатывать алгоритмы candidate generation для персонализированных рекомендаций на всех этапах пользовательского пути

Разрабатывать и обучать reranking-модели, объединяющие персональные, контекстные и бизнесовые сигналы

Создавать алгоритмы в карточках товара – похожие товары, cross‑sell/upsell‑рекомендации

Обучать и выводить в продакшн модели ранжирования поисковой и каталожной выдачи (Learning‑to‑Rank, нейронные ранжировщики, pair‑wise/list‑wise подходы)

Внедрять метрики оценки эффективности рекомендаций (CTR, CVR, MAP, NDCG), проводить онлайн и офлайн тестирование, A/B‑тесты

Разрабатывать и поддерживать ETL на PySpark для сбора необходимых признаков

Персональное предложение по заработной плате и официальное трудоустройство, мы за прозрачность и честность

График работы: удаленный, с возможностью приезжать в офис (Москва, Екатеринбург)

У нас активная корпоративная жизнь, а ещё скидки и бонусы от партнеров

Мы предлагаем помощь карьерного консультанта для выбора индивидуального направления развития

ДМС со стоматологией, потому что мы заботимся о твоем здоровье

Открытый диалог с топ-менеджерами и дружный коллектив — база нашей культуры

Компенсация обучений и участие в конференциях, чтобы ты рос вместе с компанией

Никаких ограничений по дресс-коду и внешнему виду. Мы уважаем твою индивидуальность

Присоединяйся и открывай новые возможности вместе с нами!