Задачи
•Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды
•Строить модели машинного обучения, улучшать качество
•Писать код, проводить code-review
•Выбор оптимальной механики воздействия на пользователей: какую категорию или товар предложить, что попросить сделать и какую награду за это предложить? А стоит ли присылать пользователю коммуникацию или вероятность отклика мала даже при релевантном предложении?
•Uplift-моделирование
•Разработка собственного ML-фреймворка для решения бизнес-задач, на его основе — выкатка моделей в «прод» и дальнейшее итеративное развитие
•Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов
Требования
•Знание Python
•Опыт работы в рекомендательных системах/поиске
•Опыт работы в роли MLE/DS от 5 лет
•Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения
•Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком
•Опыт работы с docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow
•Наличие опыта вывода разработанных решений в прод
Условия
•Тип занятости: полная занятость
•Официальное оформление с белой ЗП, ежеквартальные премии по результатам работы
•Удобный офис м. «Добрынинская», БЦ «Оазис»
•Гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / график работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00)
•Возможность работать удалённо или в гибридном формате
