Описание заказчика
Ведущий маркетплейс в СНГ с широким ассортиментом товаров и доставкой в течение одного дня по всей стране.
Ведущий маркетплейс в СНГ с широким ассортиментом товаров и доставкой в течение одного дня по всей стране.
Задача
В связи с серьезным масштабированием проекта возникла необходимость оперативного расширения команды, что потребовало привлечения внешних провайдеров
В связи с серьезным масштабированием проекта возникла необходимость оперативного расширения команды, что потребовало привлечения внешних провайдеров
Основные требования:
- Опыт работы от 3 лет в качестве ML-инженера
- Уверенные знания Python и библиотек для Data Science
- Знания и опыт работы с AirFlow для организации и автоматизации рабочих процессов
- Опыт внедрения моделей машинного обучения в продакшн
Процесс
После проведения брифа было принято решение составить точечную карту поиска.
Искали в крупных продуктовых компаниях которые обладали сильным штатом ML специалистов.
Стратегия работы: Ежедневная методичная проработка источников, коммуникация с кандидатами на перспективу, ежедневные встречи с командой для корректировки поисков и отработанных результатов.
После проведения брифа было принято решение составить точечную карту поиска.
Искали в крупных продуктовых компаниях которые обладали сильным штатом ML специалистов.
Стратегия работы: Ежедневная методичная проработка источников, коммуникация с кандидатами на перспективу, ежедневные встречи с командой для корректировки поисков и отработанных результатов.
Результат
Нам удалось найти уникального специалиста для нового перспективного направления. В дальнейшем наш кандидат будет развивать команду внутри проекта и расширять штат, благодаря своим навыкам техлидства и стратегическому видению
Нам удалось найти уникального специалиста для нового перспективного направления. В дальнейшем наш кандидат будет развивать команду внутри проекта и расширять штат, благодаря своим навыкам техлидства и стратегическому видению
Найдено и отобрано кандидатов: 24
Срок закрытия вакансии: 22 дня
Конверсия из техник в принятый оффер: 15%