Сделать ad hoc исследования, поднять сервис для различных команд, развивать этот сервис. Масса задач есть в самых разных бизнес доменах
Что значит «Поднять сервис»
Ну развиваю я продукт, где требуется кластеризация и классификация большого объема текстовых данных регулярно. Они мне для этого разворачивают сервис и проектируют Api, теперь бэк по запросу от клиента будет обращаться в этот сервис. Параллельно они ищут, где этот сервис можно ещё использовать в компании, например для работы с отзывами саппорту и маркетологам. За этот сервис и его развитие отвечает как раз senior
у нас не ds-команда, а команда продуктовых аналитиков. геймдев. требуем sql/python (то есть уверенные хард-скиллы), хотим хорошие знания статистики, но готовы смириться, если человек хотя бы понимает, когда какой критерий использовать и почему (но в таком случае он должен быть хорош в других областях). мл для предиктов используем мало в чистом виде, но регулярно встречаются промежуточные задачи типа сегментации. опыт с этими задачами тоже ожидаем, хотя бы учебный. много спрашиваем про процесс — как будет принимать решение в той или иной ситуации, куда будет смотреть, при задачах x / y / z. для сеньора очень хорошо бы еще глубокое понимание доменной области (как устроена монетизация f2p игр, процесс разработки, особенности мобильных игр и т.д.). ну и софт-скиллы — как общается, насколько структурирована речь, насколько быстро улавливает идею, насколько готов(а) к работе в духе "иди, найди того, кто знает, договорись и сделай".
Что значит sql/python. Базовый SQL можно за неделю освоить. Тоже самое python
нам не надо за неделю. надо, чтобы пришел и начал работать.
Базовый сиквел нужен для минимальных объемов. Когда объемы данных большие нужно знание стэка.
очень сильно от кейса зависит. если уж про промышленность/реальный сектор говорить (industry?) то тут важно - уметь работать с любыми источниками данных; - владеть элементами DevOps; - знать неплохо базовые алгоритмы; - SQL в базе в большой плюс; - хорошо владеть domain specific knowledge; - html/css/js всегда к месту.
Обсуждают сегодня