ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Ждем именно тебя! Мы - Команда SberAds - создаем предиктивные модели и высоконагруженные сервисы по их применению для показа рекламы в интернете. Все модели используются в real-time аукционах на показ рекламы: начиная с того, чтобы идентифицировать пользователя потом оценив, стоит ли участвовать в запросе на показ рекламы затем определяя интересы пользователя далее выбирая релевантные объявления для показа и, наконец, определяя с какой рекламой и с какой ставкой мы идем участвовать в аукционе. Команда напрямую влияет на качество показываемой рекламы, удовлетворенность рекламодателей и эффективность SberAds. Ищем Data Scientist Наш стек: Python, Go, S3, Spark, Hive, Airflow, MLFlow, Kafka, ClickHouse. Обязанности строить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна заниматься полным циклом DS/ML задач участвовать в создании и развитии платформы рекламы улучшать процесс построения моделей (от выдвижения гипотез до мониторинга работы модели). 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 офлайн/онлайн признаками в моделях. Доставить признаки до сервиса на Go (тут если что помогут коллеги) внедрить модель, которая фильтрует подозрительный входящий трафик. Требования знание классического ML и Deep Learning подходов опыт промышленного использования методов RecSys опыт разработки моделей от проблемы до сопровождения в проде уверенный опыт разработки на Python и Pyspark-е, опыт написания продакшн-кода знание принципов распределенной обработки данных умение принимать решения на основании данных и аргументировать свою позицию умение находить решения для проблем, декомпозировать, объяснять и контролировать выполнение. Будет плюсом: специализация в задачах ранжирования, поиска или RTB опыт разработки на Go успешный опыт на kaggle. Условия офис метро Маяковская (Оружейный переулок) гибридный формат работы конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности) ДМС c первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа дисконт-программы от компаний партнеров бесплатный фитнес на территории работодателя внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.
Похожие вакансии