Описание
Команда персонализирует рассылки пушей, уведомлений и писем пользователям Ozon, чтобы улучшать пользовательский опыт и ключевые метрики. Для этого она применяет алгоритмы рекомендательных систем, генеративное глубокое обучение и двухбашенные нейросетевые архитектуры. Команда развивает направление применения машинного и глубокого обучения для улучшения коммуникаций.
Задачи
•Изучать научные статьи и предлагать гипотезы по улучшению качества моделей глубокого обучения
•Искать подходящие решения с учётом ценности для бизнеса
•Внедрять новые подходы на всём жизненном цикле моделей — от прототипа до развёртывания в рабочую среду
•Запускать A/B-тесты для проверки гипотез
Требования
•Отлично знать Python, PySpark и PyTorch
•Уверенно понимать алгоритмы рекомендаций, классическое машинное обучение и глубокое обучение
•Иметь опыт применения глубокого обучения в рабочей среде
•Иметь опыт создания рекомендательных систем в рабочей среде, например на ALS, LightFM или NCF
•Иметь опыт работы с большими данными, знать стек Hadoop и Spark
•Иметь опыт проектирования и проведения A/B-тестов
Условия
•Гибридный формат работы или удалёнка
