Data Scientist (RecSys)
Команда RecSys в 2ГИС ищет Data Scientist для развития рекомендательных сервисов: рекомендации заведений на карте, поиск по категориям и персональные подборки. Нужен опыт от 3 лет в DS/ML, не менее 2 лет с рекомендательными системами, уверенный Python и SQL, DL-фреймворки и понимание production-разработки. Предлагают удалёнку по РФ или гибрид в офисах Москвы, Санкт-Петербурга и Новосибирска, сложный и интересный домен и современный ML-стек.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 16 похожих вакансий за 90 дней, рынок — СНГ (RUB); город вакансии не учтён.
Что предстоит делать
Навыки: Python, SQL, PyTorch, TensorFlow. Специализации: Ученый по данным. Привет! Наша команда в поиске Data Scientist специалиста в команду RecSys, которая занимается развитием рекомендательных сервисов внутри компании. Какие задачи решает команда RecSys: разрабатывает алгоритм рекомендаций заведений на карте для нового сервиса, улучшает работу алгоритма поиска по категориям, разрабатывает алгоритмы персональных подборок для всех продуктов в компании 2ГИС. ## Чем предстоит заниматься - 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. ## Мы ждём от тебя - Имеешь от 3 лет опыта в роли Data Scientist, ML Engineer или близкой позиции. - Не менее 2 лет работаешь с рекомендательными системами: понимаешь основные подходы к построению рекомендаций и ранжированию, особенности данных и типичные проблемы таких моделей. - Вёл ML-задачи полного цикла: от исследования данных и формулирования гипотез до обучения, внедрения и сопровождения моделей в production. - Уверенно владеешь Python и SQL, используешь классический ML-стек и библиотеки для работы с данными и моделями. - Работал хотя бы с одним DL-фреймворком: PyTorch, TensorFlow или Keras. - Умеешь оценивать качество рекомендательных систем: выбирать и интерпретировать офлайн-метрики, участвовать в подготовке и анализе A/B-тестов. - Понимаешь принципы production-разработки: пишешь unit-тесты, участвуешь в проектировании решений и code review. - Работал с Git и CI/CD-процессами; знаком с инструментами разработки и командной работы, например GitLab, Jenkins и Jira. ## Почему у нас классно? - Мы аккредитованная IT — компания. - Мы работаем с редким и сложным доменом для рекомендательных систем — помогаем пользователям выбирать места и сервисы в городе. - У нас можно работать удалённо по РФ. Если хочешь работать в гибридном формате, у нас есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге, два классных офиса в Новосибирске. Нет дресс-кода и строгого графика: главное, чтобы было удобно тебе и команде. - Используем современные технологии и любим о них говорить: выступаем на конференциях и сами их организуем. Присоединяйся! Будем создавать полезный продукт вместе.
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в 2GIS
38 активных вакансий в компании
QA-инженер
~599 500 – 1 090 000 ₸ оценка по стеку
2ГИС ищет QA-инженера в команду Сервиса Транспорта — тестировать бэкенд вручную и на собственных утилитах, писать тест-кейсы и чек-листы, участвовать в релизах и частично автоматизировать тесты на Python. Нужен опыт тестирования бэкенда от трёх лет, знание клиент-серверной архитектуры, Unix, CI/CD, Git и инструментов вроде Kibana, Kafka и Grafana. Можно работать удалённо, предлагают ДМС, поддержку в выступлениях и внутренние хакатоны.
Data Engineer / Big Data Engineer
~1 226 250 – 1 558 700 ₸ оценка по стеку
Компания 2ГИС строит корпоративную дата-платформу нового поколения и ищет Data Engineer для разработки MVP с нуля и миграции пайплайнов с Hadoop на Spark, Kafka, S3 и ClickHouse. Нужен опыт 3+ лет в Data Engineering, глубокое знание Spark и ClickHouse, работа с высоконагруженной Kafka и одним из языков (Python или Scala). Предлагают удалёнку или офисы в Москве, СПб и Новосибирске, белую зарплату, ДМС и поддержку профессионального развития.
Дизайнер бренд-системы
~749 375 ₸ оценка по стеку
Нужен дизайнер, который разберётся в существующем стиле 2ГИС, найдёт пробелы и противоречия и соберёт целостную бренд-систему с гайдлайнами и правилами. Требуется опыт в брендинге и айдентике от 3 лет, системное мышление и умение договариваться. Предлагают белую зарплату, ДМС, офис или удалёнку из любого города России.
Platform Backend Services (Golang)
~1 362 500 – 1 651 350 ₸ оценка по стеку
Разработка и поддержка высоконагруженных бэкенд-сервисов для мобильных приложений 2ГИС: серверы обновлений, интеграции с командами мобильных клиентов, доставка через CI/CD в Kubernetes в несколько дата-центров. Нужен опыт бэкенд-разработки от 5 лет, из них на Go от 4 лет, знание SQL/NoSQL и брокеров сообщений. Предлагают удалёнку из любой локации, белую зарплату, ДМС, технику на выбор и обучение.
Похожие вакансии
6 вакансий
Software Engineer (Apache Superset)
~1 500 000 – 2 887 500 ₸ оценка по стеку, все рынки
Нужен инженер для развития и кастомизации корпоративной BI-платформы на базе Apache Superset: писать собственные visualization plugins, дорабатывать frontend и backend, поддерживать production. Требуется 5+ лет опыта в software/BI engineering, уверенный Python, JavaScript/TypeScript с React, SQL, а также Kubernetes, Docker и Helm. Работа в SoftServe с гибким графиком (удалённо, офис или гибрид), медстраховкой и оплачиваемым отпуском.
Staff Data Scientist
~1 500 000 – 2 887 500 ₸ оценка по стеку, все рынки
Компания Robots & Pencils ищет Staff Data Scientist для построения и вывода в продакшн моделей машинного обучения и GenAI под задачи клиентов. Нужен опыт 5+ лет в data science и прикладном ML, глубокое знание Python, статистики и деплоя моделей, плюс менторство джуниоров и работа с бизнес-заказчиками. Предлагают гиг-контракт, оплачиваемый отпуск, медстраховку и полностью удалённый формат.
Старший AI инженер
~1 500 000 – 2 887 500 ₸ оценка по всем рынкам
Ищем старшего AI-инженера для развития корпоративной агентной AI-платформы и Studio AI. Нужно определять AI-стратегию, проектировать архитектуру систем на базе ML, NLP и LLM, работать с Azure, Kubernetes, PyTorch, TensorFlow и LangChain. Требуется глубокий опыт в продакшн-AI и английский уровня Upper-Intermediate.
Data Infrastructure Engineer
~1 500 000 – 2 887 500 ₸ оценка по всем рынкам
Стартап из Израиля строит AI-платформу для автономного управления data lakehouse на Apache Iceberg. Нужен инженер с 5+ годами разработки на Java, сильным Rust и опытом data-инфраструктуры, PostgreSQL и Kubernetes. Работа удалённая, гибкий график, оплачиваемый отпуск и поддержка контракторов.
Data Engineer / Big Data Engineer
~1 226 250 – 1 558 700 ₸ оценка по стеку
Компания 2ГИС строит корпоративную дата-платформу нового поколения и ищет Data Engineer для разработки MVP с нуля и миграции пайплайнов с Hadoop на Spark, Kafka, S3 и ClickHouse. Нужен опыт 3+ лет в Data Engineering, глубокое знание Spark и ClickHouse, работа с высоконагруженной Kafka и одним из языков (Python или Scala). Предлагают удалёнку или офисы в Москве, СПб и Новосибирске, белую зарплату, ДМС и поддержку профессионального развития.
Специалист по оценке ML-задач
Нужно придумывать и оценивать сложные задачи для проверки моделей машинного обучения, опираясь на глубокую экспертизу в своей области. Работа в международной команде над бенчмарками и улучшением современных AI-систем. Формат удалённый, конкретные требования к опыту и зарплата не указаны.