Описание
Привет! Наша команда в поиске Data Scientist специалиста в команду RecSys, которая занимается развитием рекомендательных сервисов внутри компании. Какие задачи решает команда RecSys: разрабатывает алгоритм рекомендаций заведений на карте для нового сервиса, улучшает работу алгоритма поиска по категориям, разрабатывает алгоритмы персональных подборок для всех продуктов в компании 2ГИС.
Задачи
•Разрабатывать и улучшать модели рекомендаций и ранжирования для разных пользовательских сценариев: рекомендации заведений на карте, поиск по категориям, персональные подборки.
•Формулировать и проверять продуктовые и ML-гипотезы: проводить офлайн-оценку моделей и участвовать в A/B-тестах.
•Работать с качеством рекомендаций: выбирать и развивать метрики, анализировать ошибки моделей и находить точки роста.
•Внедрять модели в production: разрабатывать сервисы, участвовать в развитии ML-пайплайнов и обеспечивать надёжную работу решений.
•Настраивать мониторинг качества моделей и данных, алертинг на деградации.
•Писать unit- и интеграционные тесты для ML-пайплайнов, участвовать в code review.
Требования
•Имеешь от 3 лет опыта в роли Data Scientist, ML Engineer или близкой позиции.
•Не менее 2 лет работаешь с рекомендательными системами: понимаешь основные подходы к построению рекомендаций и ранжированию, особенности данных и типичные проблемы таких моделей.
•Вёл ML-задачи полного цикла: от исследования данных и формулирования гипотез до обучения, внедрения и сопровождения моделей в production.
•Уверенно владеешь Python и SQL, используешь классический ML-стек и библиотеки для работы с данными и моделями.
•Работал хотя бы с одним DL-фреймворком: PyTorch, TensorFlow или Keras.
•Умеешь оценивать качество рекомендательных систем: выбирать и интерпретировать офлайн-метрики, участвовать в подготовке и анализе A/B-тестов.
•Понимаешь принципы production-разработки: пишешь unit-тесты, участвуешь в проектировании решений и code review.
•Работал с Git и CI/CD-процессами; знаком с инструментами разработки и командной работы, например GitLab, Jenkins и Jira.
Условия
•Мы аккредитованная IT-компания.
•Мы работаем с редким и сложным доменом для рекомендательных систем — помогаем пользователям выбирать места и сервисы в городе.
•У нас можно работать удалённо по РФ. Если хочешь работать в гибридном формате, у нас есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге, два классных офиса в Новосибирске.
•Нет дресс-кода и строгого графика: главное, чтобы было удобно тебе и команде.
•Используем современные технологии и любим о них говорить: выступаем на конференциях и сами их организуем.
