Внезапно сменил работу
Кажется, буквально только что прогремела моя статья о собеседованиях, феерично завершившаяся попаданием в 2ГИС. Восемь месяцев — чертовски маленький срок. Никогда не занимался «джобхоппингом», так что и сейчас не открывал резюме, не искал работу, готовился к аттестации. Встроился в процессы, накупил корпоративного мерча, подружился с коллегами и стал регулярно ездить в офис (который при мне перенесли в другое здание и расширили). Уже прям ассоциировал себя с 2ГИС.
Но внезапно мне сделали очень заманчивое предложение. Такое, от которого невозможно отказаться. Позвали в расширяющуюся финтех-компанию архитектором на новые продукты. Очень грустно уходить из 2ГИС, но я бы себя не простил, если бы не воспользовался открывшейся возможностью.
Сегодня на теперь уже старом месте работы было exit-интервью. Кстати, хорошая практика — компания обращает внимание на особенности в статистике увольнений. Задавали вопросы о том, что было хорошо, а что можно улучшить.
Вообще впечатления от 2ГИС самые тёплые. Из плюсов я бы выделил развитую корпоративную культуру и приятную атмосферу работы (не в последнюю очередь благодаря коллегам). Я с удовольствием читал внутренний новостной портал, ходил на презентации фич и самопрезентации новичков, участвовал в местных квизах. Прям сильный косяк вышел только с хакатоном, я вам об этом писал, но там скорее всего просто конкретные организаторы лажанули.
Одна из самых крутых киллер-фич 2ГИС, как работодателя — упрощённое взятие выходных и отпусков. По большей части не нужно никаких специальных согласований, если ты внезапно повёз ребёнка к врачу, или сам устал и хочешь денёк отоспаться.
Однако, в других местах отсутствие формализма порождает сложности. В Росатоме, например, процессы движения задач по жизненному циклу были зарегламентированы сильнее: нельзя передать что-то в разработку без аналитики, постановщик задачи сам следит за её статусами, задача целиком переназначается всегда на текущего одного ответственного человека (на стадии разработки на программиста, на стадии тестирования на тестировщика и т.д.). В 2ГИС иногда задачи приходили от бизнеса с необходимостью самостоятельно ходить по людям и уточнять, что на самом деле хотели. Делалось это как бы для экономии на аналитиках, что лично мне кажется большим заблуждением: бизнес таким образом платил за время более дорогого программиста, который ещё и выполнял работу аналитика дольше, потому что специализируется на другом. В итоге то, что казалось экономией, в моём понимании было скорее увеличением расходов и сроков. То же самое касалось, например, архитектуры и техдолга (но это типичная проблема подавляющего большинства бизнесов — техдолг вообще никто не умеет считать и оценивать).
Я бы сказал так: 2ГИС как бы вырос из стартапа и стал практически бигтехом, особенно после покупки Сбером. Если не бигтехом, то энтерпрайзом точно. Но в итоге оставил часть недостатков стартапа (экономия на «второстепенных» вещах, отсутствие регламентов) и получил часть недостатков энтерпрайза (слабое влияние сотрудников на конечный продукт, очень затянутое планирование и согласование новых задач, заметное количество легаси).
С другой стороны в той же мере присутствуют одновременно плюсы стартапа (простые организационные процессы, неформальная атмосфера) и плюсы энтерпрайза (стабильная компания с офисами, конкурентными зарплатами, рыночным белым оформлением, айти брендом и корпоративной культурой).
Если вы дисциплинированы, компетентны и не боитесь некоторых трудностей, то я однозначно готов советовать работу в 2ГИС. Сейчас идёт набор разработчиков на C#, Go, дата-саентистов, присоединяйтесь :) Уровни мидл и сеньор.
#dev@clockstackwheels#life@clockstackwheels
#вакансия#data#scientist#ML#remote#удаленка
Название компании: deeplay
Формат работы: Удаленка
Занятость: Полная
Контакты: @hitommooo
Мы разрабатываем роботов-аниматоров для интеллектуальных карточных игр: покер, бридж, маджонг, преферанс. Аниматоры создают активность на игровой платформе, привлекая пользователей 🎲🧩
Ищем сильного Middle Data Scientist
🎯 Что по задачам?
- Разработка инструментов, автоматических отчётов и методов кластеризации данных и системы мониторинга работы ML-моделей
- Контроль качества ML-моделей, обнаружение дата-дрифта и поддержание качества предсказаний на необходимом уровне
- Аналитика данных, проверка гипотез, исследования данных и методов
🧑💻Наши ожидания
- Коммерческий опыт работы в должности Data Scientist от 3х лет
- Уверенное знание ML (опыт работы с полным ML-пайплайном)
- Знание методов статистического анализа данных (EDA, LDA, MDS)
- Знание методов кластеризации и её оценки, методов понижения размерности
- Опыт программирования на Python
- Знание различных видов визуализаций в python, любовь к графикам — приветствуется
🍪Мы предлагаем
- Полностью удаленный формат работы
- График работы с гибким началом и окончанием рабочего дня
- Ежегодно проводим performance review, по итогу которых намечаем планы развития сотрудника
- Частичная компенсация расходов на медицинские услуги, бассейн, массаж
- Частичная компенсация расходов на спорт
- Материальная помощь к важным событиям и в сложных жизненных ситуациях
- Регулярные шаринги знаний, хакатоны, митапы, трансляции, турниры
- Изучение английского языка для всех желающих 2 раза в неделю
📩 Контакты:@hitommooo
#вакансия#vacancy#senior#lead#data#scientist
✨Senior/Lead Data Scientist
Компания: WILDBERRIES
ЗП: по результатам собеседования
Wildberries - это 9 млн заказов и 1 млрд поисковых запросов в сутки.
Мы ищем Senior/Lead Data Scientist в команду FBO Wildberries. Наша команда управляет процессом с момента планирования поставки товара на склад Wildberries до момента, когда этот товар оказывается на месте хранения и становится доступен к продаже.
Ключевые требования
- Знание классического ML, DL.
- Знание методов оптимизации, временных рядов.
- Хорошее знание алгоритмов и структур данных.
- Знание и умение применять для ML стек Python (Pandas, Sklearn, Numpy, Scipy, XGBoost/LightGBM/Catboost), а также SQL.
- Опыт обучения моделей, которые работают в продуктах для массовой аудитории и приносят там пользу.
- Для Lead опыт управления командой DS, внедрения корпоративных моделей данных.
- Опыт работы – от 3 лет.
Основные задачи
Предстоит заниматься рекомендациями по завозу товаров, управлением потоком товаров по складам, а именно:
- Прогнозирование спроса и предложений товара у покупателей для продавцов на Wildberrries.
- Оптимизация потока завоза товаров на склады.
- Динамическое тарификация для продавцов на склад, где цена будет меняться в зависимости от загрузки склада, длительности хранения и так далее.
- Вместе с бэкендерами строить production pipeline.
Компенсация/мотивационный пакет
Мы предлагаем:
- Оформление по ТК, ГПХ, ИП.
- Гибридный формат работы: от офиса в Москве (с бесплатными завтраками, обедами и ужинами) до удаленки из любой точки мира.
- Гибкое начало рабочего дня.
- Возможность увидеть однозначные результаты работы, напрямую влияющие на бизнес с триллионами GMV.
- Возможность брать 3 day-off в любой день.
- Необходимое мощное железо и ПО.
- Ежегодная 40%-ая скидка на покупку ноутбука или мобильного телефона.
- Премии и бонусы по итогам работы.
- Карьерный и профессиональный рост.
Откликнуться: @yana_itrec
Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs