Наша команда ранжирования занимается созданием различных предиктивных моделей и высоконагруженных сервисов по их применению. Эти сервисы используются для отбора наилучших объявлений для показа пользователю. Поэтому мы напрямую влияем на качество показываемой рекламы. В команде открыта вакансия Junior Data Scientist, которому предстоит стать частью команды из Data Scientist, инженера, аналитика и Go-разработчиков. Обязанности Наш стек: Python, Go, S3, Spark, Hive, Airflow, Kafka, ClickHouse Что нужно будет делать: * Участвовать в создании и развитии платформы ранжирования рекламы; * Строить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна. Основные - модели для прогнозирования конверсии, для определения ставки и для поиска ближайших соседей; * Писать production код и выводить его; * Улучшать процесс построения моделей (от выдвижения гипотез до мониторинга работы модели). Требования * Знание SQL; * Глубокое знание классического ML. Понимание основных Deep Learning подходов; * Опыт разработки на Python, в том числе знание библиотек pandas, numpy, sklearn, torch; * Понимание принципов распределенной обработки данных, желателен опыт работы со Spark. Будет плюсом: * Математический бекграунд; * Опыт решения задач ранжирования или Real Time Bidding; * Понимание специфики разработки ML-технологий, начиная с формулировки бизнес-проблемы, заканчивая выведением на регулярную основу в прод. Примеры задач: * Построить эмбеддинги на основе описания рекламных объявлений. Добавить эти данные в модели прогнозирования конверсии; * Обучить модель для прогнозирования распределения ставок в аукционах. Совместить модель с текущим алгоритмом определения ставки; * Провести эксперименты с новыми оффлайн/онлайн признаками в моделях. Доставить признаки до сервиса на Go (тут, если что помогут коллеги). Условия * Современный big data стек + devops like подход к разработке; * Команда из людей, имеющих большой опыт работы в рекламе и обработке данных; * Регулярное обучение и профильные конференции; * Уровень дохода, который готовы обсуждать и отталкиваться от ваших пожеланий; * Комфортный офис (Москва, Оружейный переулок 41) и гибкий график; * ДМС.
Похожие вакансии