Стажёр Data Scientist в команду персонализации и CVM
Опыт работы: 1–3 года
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
Чем предстоит заниматься
•Исследовать большие объемы данных о покупательском поведении и находить закономерности для решения бизнес-задач
•Разрабатывать и улучшать ML-модели для прогнозирования оттока и отклика пользователей
•Решать задачи uplift-моделирования и выбора оптимального воздействия на пользователя
•Подбирать персональные товары, категории, скидки, пороги и механики промо
•Генерировать и проверять гипотезы, участвовать в подготовке и анализе A/B-тестов
•Оценивать качество моделей не только по ML-метрикам, но и по влиянию на бизнес-показатели
•Участвовать в развитии внутренних ML-инструментов и фреймворков команды
•Участвовать в подготовке моделей к промышленному запуску и их дальнейшем развитии
Наши пожелания к кандидатам
•Учишься на старших курсах бакалавриата, в магистратуре или недавно окончил техническую специальность
•Хорошо знаешь Python и умеешь писать понятный и структурированный код
•Знаешь основы машинного обучения и понимаешь принципы работы классических ML-алгоритмов
•Умеешь работать с данными и знаешь SQL
•Понимаешь основы математической статистики, теории вероятностей и проверки статистических гипотез
•Понимаешь принципы проведения A/B-тестов и оценки результатов экспериментов
•Умеешь самостоятельно разбираться в новой задаче, формулировать гипотезы и проверять их на данных
•Интересуешься применением машинного обучения для решения реальных бизнес-задач
Будет плюсом
•Знаком с PySpark и понимаешь основные принципы распределенной обработки данных
•Работал с PyTorch или другими библиотеками для глубокого обучения
•Знаком с uplift-моделированием, рекомендательными системами или задачами персонализации
•Имеешь опыт участия в ML-проектах, соревнованиях, исследовательских или учебных проектах
•Знаком с Airflow, Docker, Kubernetes, Grafana, MLflow
•Имеешь представление о жизненном цикле ML-модели и процессе вывода моделей в промышленную эксплуатацию
