Обязанности:
О нас Привет! Мы в Звуке ищем full-stack ML-инженера. Мы - команда ML business, занимаемся исследованиями и построением моделей с целью улучшения клиентских путей, оптимизации коммуникаций, а также работой с фродом. У тебя будет возможность применить свои знания для решения широкого круга проблем, в том числе создание качественных дата продуктов и фичей, которые действительно важны для пользователей. Почему это важно Звук стремится стать лидером в области стриминга audio-first контента, предлагая уникальный и захватывающий опыт для пользователей. Мы знаем, что успешный продукт начинается с глубокого понимания аудитории и умения воплощать это понимание в жизнь. Мы предлагаем тебе уникальную возможность заниматься задачами связанными непосредственно с улучшением пользовательского опыта. Огромный массив данных тебе в помощь – около 100 млн треков, который будет только расти. О роли В этой роли у тебя будет возможность поработать над многими направлениями, которые надо развивать с помощью машинного обучения – например, персонализацией экранов в приложении и AntiFraud. Чем предстоит заниматься: Разрабатывать новые модели совместно с продуктовой командой технологий клиенстких путей Развитие существующих моделей персонализации коммуникаций и создание новых Развитие моделей (Multi-armed bandit) персонализации основных экранов Внедрение разработанных решений в продакшен (батч и онлайн модели) Полный цикл мониторинга и поддержки внедренных решений Искать аномалии в направлении фрода (накрутки, обкачки и тд), идентифицировать и интерпретировать их Аналитика качества моделей, поиск проблемных зон, проведение А/B тестов Успех в этой роли обеспечат: Опыт работы DS/ML от 1 года Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн Опыт разработки моделей для NBA/NBO-кампаний коммуникаций в разных каналах, uplift-моделирования Уверенное знание классических алгоритмов машинного обучения и методов интерпретации моделей Способность самостоятельно исследовать новые ML подходы, читать статьи на английском и воспроизводить их Опыт работы с большими объемами данных Будет плюсом, если у тебя есть опыт с Reinforcement learning, Multi-armed bandit Присоединяйся к нам В Звуке мы предоставим тебе возможность реализовать твой профессиональный потенциал и достичь высоких результатов.Похожие вакансии