Data Scientist (Рекомендательные системы)@ Контур

10K $–13K $/мес
Опубликовано 19.03.2026

О позиции

Мы ищем Data Scientist для работы в компании Контур. Эта позиция предлагает возможность разработать и улучшить алгоритмы и механики рекомендательной системы. Вы будете проектировать и развивать модели рекомендаций, такие как collaborative filtering, content-based и sequential-модели, а также их комбинации. Ваша работа будет влиять на бизнес-метрики и практическую пользу решений.

Чем вы будете заниматься

  • Разрабатывать и улучшать алгоритмы рекомендательных систем.
  • Проектировать и развивать модели рекомендаций.
  • Проверять гипотезы и оценивать влияние моделей на бизнес-метрики.
  • Анализировать данные и исследовать факторы, влияющие на рекомендации.
  • Улучшать качество рекомендаций и устойчивость моделей.
  • Участвовать в обсуждении продуктовых решений с аналитиками и командой DS.

Требования

  • Опыт коммерческой разработки ML-решений от трех лет, желательно в рекомендательных системах для услуг или ритейла.
  • Глубокое понимание принципов построения рекомендательных систем и работы алгоритмов рекомендаций.
  • Широкий кругозор в области рекомендательных систем и отслеживания трендов индустрии.
  • Высокая самостоятельность и опыт формулирования задач.
  • Готовность генерировать гипотезы и не доверять первому результату.

Что мы предлагаем

  • Конкурентная заработная плата.
  • Возможность работать в дружной команде профессионалов.
  • Гибкий график работы и возможность удалённой работы.
  • Участие в интересных проектах и возможность профессионального роста.
  • Доступ к обучающим ресурсам и тренингам.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
7.5
7.5 из 10
оценка совпадения

Вакансия предлагает интересные задачи и возможность удалённой работы, но требует значительного опыта в области ML и рекомендательных систем.

Требования к языку
RussianNative
English(опционально)B2
БазовыйСреднийПродвинутыйРодной

Кто здесь добьётся успеха

Глубокое понимание методов машинного обучения, таких как collaborative filtering и content-based filtering, с практическим опытом в реализации моделей на Python.

Способность к самоорганизации и управлению временем, что особенно важно в удаленной работе, чтобы эффективно решать задачи и достигать целей без постоянного контроля.

Опыт в анализе данных и интерпретации бизнес-метрик для оценки эффективности рекомендательных систем, что позволяет принимать обоснованные решения по улучшению алгоритмов.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Data Scientist (Рекомендательные системы) (Сейчас)Старший Data Scientist (1–2 года)Руководитель группы Data Science (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка 2026
$190B
Годовой рост
38.0%
Внедрение AI
75%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
Machine LearningData AnalysisCollaborative Filtering
Растущий спрос
Deep LearningNatural Language ProcessingBig Data Technologies
Снижающийся спрос
Traditional Statistical MethodsRule-Based Systems

Тренды отрасли

Увеличение использования гибридных рекомендательных систем
Согласно последним исследованиям, 65% компаний внедряют гибридные подходы для повышения точности рекомендаций.
Рост интереса к интерпретируемости моделей
76% специалистов по данным считают, что объяснимость моделей машинного обучения становится критически важной для бизнеса.

Новости FinTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев

Похожие вакансии