Старший специалист по науке о данных Поиск и рекомендации

Ориентир по рынку≈ 210 000 – 400 000 ₽наша приблизительная оценка по 24 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🌍 УдалённоSeniorПолная занятостьКорпорация

≈ 210 000 – 400 000 ₽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 24 похожих вакансиях Менеджер уровня Senior.

платят меньше210 000 – 400 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Открыта 24 дня, и признаков фиктивного найма у неё нет.

Живая

Описание

Обязанности: 7, требования: 13. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: ДМС со стоматологией, питание и психологическая поддержка
Известно: высокие нагрузки
Не сказано: как оформят, из каких стран можно работать и часовой пояс команды

Подробно

Что требуют

ОбязательноPythonPandasscikit-learnCatBoostPyTorchFastAPIML

ПлюсомAirflowKubernetesKafkaRedisTensorFlowNLP

Надбавка к зарплате на этом уровне: ML +43%, 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

Наша продуктовая команда отвечает за развитие сервисов поиска и рекомендаций по товарам и услугам во всех каналах взаимодействия с клиентом и интерфейсах сотрудников. Наши алгоритмы влияют на миллионы пользователей ежедневно: мы помогаем им находить релевантные товары и услуги. Мы ищем в команду старшего специалиста по науке о данных, который будет заниматься развитием дата-продуктов направления и готовый самостоятельно лидировать команду, чтобы вывести рекомендации на новый уровень

Чем предстоит заниматься

Созданием и развитием ML-алгоритмов и моделей ранжирования в поиске и рекомендательных системах для всех онлайн каналов компании

Проектированием архитектуры ML-сервисов: highload-инфраструктура; интеграция с бэкендом; контроль качества и мониторинг

Продуктивизацией ML-решений

Операционным управлением командой DS: менторинг, наставничество, помощь в постановке целей, проведение performance review

Планированием и приоритизацией бэклога: совместно с product-менеджером формировать дорожную карту на 6–12 месяцев

Управлением процессами: Discovery, Delivery, техдолг, код-ревью, документация

Защитой решений перед руководством

Наши требования

Уверенно разбираетесь в машинном обучении, особенно в: рекомендательных системах (RecSys); поиске и ранжировании (Learning to Rank)

Владеете Python и основными фреймворками: pandas/polars, seaborn/matplotlib, scipy, statsmodels, scikit-learn, catboost, pytorch, FastAPI

Имеете опыт внедрения ML-решений в продакшн

Понимаете как дизайнить и проводить АБ-тесты

Хорошее понимание математической статистики

Говорите на языке бизнеса: понимание метрики (GMV, CTR, LTV), умение оценивать impact проектов

Умеете эффективно взаимодействовать с продуктом, аналитикой и разработкой

Имеете опыт управления командой, приоритизации бэклога, опыт наставничества

Имеете опыт работы в e-commerce

Имеете опыт внедрения ML в highload-системы

Имеете опыт работы с: MLflow, Airflow, Kubernetes, Kafka, Redis

Опыт работы с одним из фреймворков pytorch, tensorflow, theano, keras или другим

Знаете NLP и LLM

Мы предлагаем

Работа в компании с развитой инженерной культурой

Гибкая система премирования

Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи

Возможности профессионального роста, программы развития для сотрудников

Корпоративное обучение и доступ к базе знаний

Внутренние профессиональные сообщества и мероприятия

Автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое

Формат работы - гибрид или удаленка

Современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ

С каждым годом на выбор сотрудника становится доступно больше дополнительных опций. Например, частичная компенсация путешествий, затрат на обучение, спортивных занятий