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 Lead 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 развивать компетенцию DS в качестве и количестве являться заказчиком на удобную и быструю платформу для работы DS/ML инженеров. 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) проработать текущие проблемы с которыми сталкивается DS при проведении экспериментов внедрить подходы к ai оценке ml system design в командах. Требования глубокое 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 рекламе опыт разработки на Go. Условия комфортный современный офис, Оружейный пер. 41 гибридный график работы ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии