Подборка открытых вакансий 🔵

Data Scientist в HomeBuddy
Eastern Europe (remote)

Senior Data Scientist в НЛМК
Удаленно / Офис / Гибрид в Липецке

Middle/Senior Data Engineer в VK Team
Офис / Гибрид

Middle Data Analyst в СовкомБанк
Офис в Москве

Senior Data Scientist в ЦИАН
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске

Опыт прохождения собеседований на позицию Senior ML Engineer: Часть 3 — System Design и Behavioral Interview.

Помните, как совсем недавно рассказывали о том, как сеньер mle проходил собеседования в зарубежные компании? В этот раз мы завершаем серию постов:

📣 Подготовка к System Design

Готовился по курсу Grokking the System Design Interview. После тренировался на нагугленных вопросах с таймером и планом. Наличие плана и тренировок здесь критично, потому что за 45 минут невозможно спроектировать большой сервис. Надо понять, что интервьюверу важнее всего — и тут, к сожалению, большая вариация. Самый ужас в Meta, где все 45 минут собеседующий молчит и приходится угадывать (спойлер: в Meta не прошел).

📣 Behavioral Interview

Что это за интервью и как к нему готовиться написано в

Cracking the Coding Interview

: я сделал табличку также, как написано в книге: вопросы по строчкам, пункты

STAR(R)

по колонкам, а в ячейках key points ответа.

📣 Рассказ о себе

Советую подготовить 3 рассказа о себе разной длины: в двух предложениях, на один абзац и на пять минут. Вызубренные рассказы позволят немного разгрузится во время ответа на стрессовом собесе.

📣 Общий совет по Behavioral Interview

Также как и с рассказом о себе, лучше на любой вопрос сначала отвечать 1-2 предложениями, потом одним абзацем, потом подробно. Такой подход позволит интервьюверу сразу понять о чём вы говорите и остановить вас на нужной глубине, что сэкономит вам время.

📣 Совет по трудоустройству в зарубежную компанию

Если вы до этого не работали за рубежом, то советую уделить особое внимание подготовке к Behavioral Interview. Методы управления местами отличаются (в отличие от алгоритмов или ML). Например, вопросы про feedback culture были для меня настоящим минным полем.

Подборка открытых вакансий 🔵

Senior Data Scientist в Rubius
Удаленно

Стажер ML-разработчик (RecSys) в МТС
Офис в Москве

Middle Data Scientist (NLP) в Сбер
Офис в Екатеринбурге

Senior Data Engineer в 2GIS
Удаленно

ML-разработчик в Автомакон
До 350.000₽
Удаленно

Senior Big Data Engineer в Lamoda
Офис в Москве

Junior/Middle Data Scientist (CV) в Ozon
Офис

Пока все дружно ждем окончания рабочей недели 😰
Давайте вспомним главный совет от Ильи Суцкевера ИИ-исследователям:

Вам нужно полагаться на свои собственные идеи и спрашивать себя: что вы можете? Возможно, вы видите что-то совершенно очевидное для вас, что заставляет вас думать: почему остальные этого не понимают? Если вы так чувствуете, это хороший знак. Это означает, что вам нужно исследовать это и удостовериться, верна ли ваша интуиция

Не зря Джеффри Хинтон был руководителем Ильи, очень схожие советы.

Аналитик данных в Avito
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: осуществлять кластеризацию и верификацию пользователей по данным из различных источников; автоматизировать и развивать операционные процессы; развивать и поддерживать источники данных, повышать уровень их использования... Узнать подробнее 🔵

Python-разработчик с опытом работы с LLM и Whisper
Удаленно (проектная занятость)

Предстоит: Внедрить разделение аудиопотока по говорящим и корректировку нераспознанных слов (по необходимости); Доработать промпты для выделения ключевых моментов разговора... Узнать подробнее 🔵

Где стоит начать работать?

На недавнем интервью один из инженеров команды OpenAI рассказал, где стоит пройти стажировку молодым специалистам: в стартапе или в крупной компании. Ответ: в обоих!

🔷 К числу преимщуеств работы в крупных технологических компаниях относят: финансовые выгоды, престиж, меньшее давление, больше времени для работы над проектами и обучение разработки ПО на больших масштабах.

«Есть также практические, веские причины пойти в Big Tech. Я бы быстрее получила грин-карту. Мне бы платили в среднем больше. И, к сожалению, реальность такова, что эта роль имеет больший вес. Люди больше рады найму инженером L5 Google, чем L5 из ​​стартапа, особенно если этот стартап не становится успешнее», — добавил инженер.

🔷 Из плюсом работать в стартапе: опыт программирования ПО с нуля, а также возможность самостоятельно решать сложные задачи, а также получаете представление о том, как работает бизнес.

«Стартапы также дают вам больше ответственности, а также больше шансов существенно повлиять на компанию своей работой. Вы просто получаете больше свободы действий в том, над чем работаете. У вас есть возможность предлагать идеи, которые, по вашему мнению, окажут влияние на бизнес, и реализовывать их», — добавила она.

Подборка открытых вакансий 🔵

Junior/Middle Data Engineer в Иннотех
Удаленно / Офис / Гибрид в Екатеринбурге

Junior DS/ML engineer в Just AI
Удаленно / Офис / Гибрид в Санкт-Петербурге

Middle Data-аналитик в Золотое яблоко
Офис / Гибрид в Екатеринбурге

Middle Аналитик данных в СовкомБанк
Офис в Москве

Senior Data Scientist в ЦИАН
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске

Middle/Senior Data Scientist в X5 Tech

Предстоит: Участие в разработке моделей для продуктивной среды; Построение модели машинного обучения, улучшать качество прогноза; Аналитика и проверка гипотез... Узнать подробнее 🔵

Подборка полезных ресурсов для дата-аналитиков

Если вы давно раздумывали о работе в Data Science, то это знак о том, что пора начать❗ Поэтому мы собрали небольшую подборку курсов для Data Analyst:

➖ Курс по Python от Google. Часто в требованиях к вакансии можно встретить знание Python. Обычно за этим кроется знание структур данных и основных библиотек для анализа данных (pandas или numpy).

➖ Туториал по SQL. Любому аналитику по данным не обойтись без знания SQL. В этом курсе вы сможете изучить не только базовые функции, но также ознакомиться с более сложными операциями.

➖ Power BI от Microsoft. Любому дата аналитику следует освоить Power BI. Ведь нужно уметь не только работать с данными, но и уметь их визуализировать.

➖ Статистика и Линейная алгебра. Неважно, дата аналитик вы или мл-инженер, любому специалисту из сферы Data Science не обойтись без знаний математики.

Подборка открытых вакансий 🔵

Middle Data Scientist (ML + CV) в Wildberries
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве

Senior Data Scientist в Yadro
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде

Middle LLМ инженер в Сбер
Офис в Москве

Team Lead Data Scientist в ЦИАН
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске

Middle MLOps Engineer в Магнит Tech
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Краснодаре, Иннополисе

Junior/Middle ML-инженер (CV) в Университет Иннополис
Удаленно / Офис / Гибрид в Иннополисе

Senior Computer Vision Engineer в Атом
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге

Работодатели в России всё чаще запрашивают пет-проекты 💼

🟦 Как сообщает Газета.Ru, для успешного трудоустройства одного диплома и опыта работы уже недостаточно. Чтобы выделиться среди конкурентов, необходимо иметь в портфолио собственные пет-проекты.

🟦 Компании всё чаще ищут не просто исполнителей, а инициативных и вовлечённых сотрудников. Для этого рекрутеры стали интересоваться личными кейсами кандидатов.

🟦 Считается, что пет-проект позволяет продемонстрировать самостоятельность кандидата и наличие у него реальных навыков. Кроме того, собственные проекты говорят о заинтересованности сотрудника в профессии и в карьерном росте.

В дополнение к этой новости, пет-проекты помогают улучшить ваши навыки и развить креативность. Если в вашем портфолио ещё нет собственных кейсов, стоит задуматься об их создании.

Senior ML Engineer / Data Scientist в Wisebits
От 4.500€
Удаленно

Предстоит: Разрабатывать рекомендательные системы: user-item, item-item, кросс-платформенные рекомендации; Исследовать и внедрять стратегии exploration-exploitation; Оптимизировать выдачу на страницах категорий, каналов и тегов... Узнать подробнее 🔵

ML Engineer
От 3.000 до 6.000$
Удаленно

Предстоит: Работать в команде под руководством ML-лида c огромным доказанным опытом в трейдинге; Разрабатывать ML-модели для предсказания динамики изменения цен на ключевых биржах... Узнать подробнее 🔵

Если вы еще не успели забыть: вчера мы писали о том, что у рекрутеров растет интерес к собственным проектам кандидата, да и помимо рабочих задач, иногда уж очень хочется создать что-то для себя. Тут возникают вопросы, какой проект выбрать и как его правильно указать в резюме?

➖ Первым делом, чтобы выбрать свой проект, необходимо подумать о том, что вам интересно. А если ваши интересы стыкуются с данными, то вы уже сделали первый шаг.

Еще полезно изучить актуальные проблемы. Посмотрите на текущие тренды, исследуйте рынок или интересующую отрасль.

Если у вас совсем нет идей, то подумайте о том, что в вашей рутине работает не так, как вам бы хотелось; что можно было бы улучшить. Кстати, именно так мыслит сооснователь OpenAI - Илья Суцкевер.

➖ После того как вы выбрали свой пет-проект — составьте план с этапами разработки, подумайте над стэком и только после этого приступайте к реализации.

Какими могут быть пет-проекты:

Если вы Data Analytic, то пет-проектом может быть: анализ трендов в любой соцсети. Более узкой темой может стать анализ комментариев под постами в Data Secrets 🤭

Data Engineers могут разработать систему, которая собирает и обрабатывает данные о продажах любимой видеоигры в разных регионах. А если вы включите в свой проект анализ аномалий, то дополнительно в систему можно будет прикрутить алерты.

Кейсом для Data Scientist может стать создание модели, которая определяет по фото показатели счетчиков, тут же можно добавить прогнозирование потребления в дальнейшем. Также обратите внимание на области медицины и экологии, многие компании выделяют гранты на исследования в этих областях.

После того как вы создали и протестировали свой проект, его нужно добавить в портфолио. Как это лучше сделать, сейчас расскажем:
1️⃣ Назовите свой проект и кратко напишите, о чем он и что вы делали.
2️⃣ Напишите, какими инструментами и технологиями вы пользовались.
3️⃣ Укажите результаты. Еще очень здорово добавить проблемы, с которыми вы столкнулись, как вы их решали, а также что можно улучшить. Так рекрутер сможет оценить глубину ваших знаний.

Senior Data Engineer в E-commerce data tech команду PepsiCo
Офис / Гибрид

Чем предстоит заниматься:
• Проектирование и разработка архитектуры и стандартов управления данными;
• Разработка и внедрение процессов для поддержания качества данных (проверки, очистка и стандартизация);
• Оптимизация процессов загрузки, обработки и анализа для повышения скорости и эффективности бизнеса;
• Взаимодействие с командами аналитиков, data science и коллегами из глобальной команды.

Требования:
• Опыт работы в области обработки данных и разработки ETL-пайплайнов;
• Глубокий опыт работы с Spark;
• Опыт работы c облачными платформами будет преимуществом: Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud (GCP);
• Умение эффективно работать в кросс-функциональной команде;
• Желание развиваться и отслеживать тренды в области обработки данных.

🚀 Откликнуться

Research Engineer / Research Scientist in OpenAI
From 295.000 to 530.000$ + offers equity
San Francisco

What to do: Train and evaluate models with a focus on robustness and monitoring-in-the-loop; Own and pursue innovative solutions to safety and security risks with no clear answer... find out more 🔵