Data Scientist / Machine Learning Engineer (Рекомендации и машинное обучение)

Почему у нас интересно

Вы сможете поработать с разнообразными state-of-the-art решениями в области рекомендательных систем, например:

• С продвинутыми методами матричной факторизации для извлечения информации из истории просмотров и поиска.
• Построением текстовых эмбеддингов.
• Методами Reinforcement Learning.
• SNA-техниками для анализа социального графа.
• Разработками Big Data и аналитикой поверх стека Apache Spark.
• Product Science для инсайтов и генерирования продуктовых гипотез.
• Анализом границ применимости моделей, техниками explanation для понимания работы моделей и их специфик.

Вам предстоит

• Математически формулировать бизнес-задачи.
• Использовать огромное количество разных данных.
• Создавать гипотезы по улучшению сервиса, внедрять их и проверять работоспособность в офлайне, а в случае удачи искать способы реализации.
• Проводить A/B-тесты и анализировать результаты экспериментов.

Мы ожидаем, что вы

• Имеете опыт работы 1–3 года.
• Имеете отличную математическую и алгоритмическую подготовку.
• Знаете методы машинного обучения и умеете грамотно их использовать.
• Работали с рекомендательными системами или интересуетесь ими.
• Уверенно владеете Python, Java или Scala, а также любым из диалектов SQL.

Будет плюсом, если вы:

• Умеете работать с фреймворками Big Data — Spark, Hadoop.
• Знакомы с байесовскими методами машинного обучения.

Условия

• Сложные и интересные задачи: высоконагруженные быстрорастущие сервисы, которые задают уровень для конкурентов качеством и технологиями.
• Оборудование: мощное железо, десятки петабайт данных, GPU-кластера и облачный инструментарий.
• Команда: с нами работают профессионалы экстра класса, каждый из которых может поделиться своей экспертизой.
• Профессиональное развитие: прямо в офисе мы организуем митапы, конференции, семинары и тренинги, куда открыт доступ каждому сотруднику, а также регулярно посещаем лучшие мировые конференции.
• Новый опыт: лучшие сотрудники преподают в наших образовательных проектах, выступают на российских и международных конференциях.
• Офис в 5 минутах от метро, крытый паркинг для сотрудников, велопарковка.
• Возможность работать в гибридном формате (как удаленно, так и из офиса).
• Спорт: компания компенсирует затраты на спортивные активности — занятия в фитнес-клубе, индивидуальные тренировки, участия в соревнованиях.
• Компенсация питания.
• Регулярно пересматриваемая зарплата, годовые бонусы, социальный пакет с первого дня (ДМС, английский язык).