Middle Data Scientist (Advertising Platform)

Почему у нас классно

• Хорошо выстроенные процессы: квартальное планирование по методологии OKR, двухнедельные спринты, регулярные стендапы и проектные встречи для синхронизации.
• Сильная команда Middle и Senior специалистов, развитое DS-сообщество, где есть возможность обмениваться знаниями на внутренних митапах.
• У нас представлен полный жизненный цикл разработки data-driven продуктов с применением ML — от идеи и генерации гипотез до запуска А/Б тестов. В части разработки онлайн-сервисов и деплоя моделей нам помогает команда инженеров.

Как мы работаем

• Пишем на Python 3.6+ и PySpark 3.0.
• Для ресерча доступны два сервера (80 cores, 650Gb RAM), на которых развернут JupyrerHub и есть доступ к Hadoop-кластеру.
• Код с логикой ML-пайплайнов упаковываем в Docker и выкатываем, используя CI/CD-инструменты с запуском code style проверок и тестов.
• Используем Airflow для управления ML-пайплайнами и запуском их по расписанию.
• В командах есть культура code review как для изменений по части продакшен-пайплайнов, так и для ресерч-задач.
• Регулярно проводим командные брейнштормы с целью генерации новых идей по развитию наших data-driven продуктов.
• В компании внедрена культура принятия решений на основании данных и все изменения тестируем через А/Б-эксперименты.

Что предстоит делать

• Разрабатывать модели, которые оценивают качество рекламных товаров и рекламных объявлений.
• Развивать рекламу в сторону персонализации количества и расположения рекламных слотов.
• Разрабатывать автобиддер — механизм автоматического управления рекламными компаниями, позволяющий рекламодателям не торговать на площадке самим, а только устанавливать бюджет и пожелания по рекламной кампании.

Мы ожидаем

• Опыт работы от 2 лет.
• Владение Python и умение писать сложные SQL-запросы.
• Отличное понимание классического ML и опыт работы с основными DS-библиотеками.
• Опыт вывода ML-моделей в прод для решения бизнес-задач.
• Знания математической статистики, теории вероятности, алгоритмов и структур данных.

Будет плюсом:

• Опыт работы с Hadoop, Spark, Airflow, Docker.
• Опыт проведения A/B-тестов и анализа их результатов.
• Опыт в рекламных технологиях, рекомендательных системах и других высоконагруженных сервисах.
• Знания основ и опыт применения Deep Learning.
• Высшее образование в области математики, информационных технологий и т.п.

Почему с нами хорошо:

Заботимся.

• ДМС со стоматологией и страхование жизни с первого месяца.
• Скидка на каталог Lamoda до 40%.
• Программа привилегий и скидок от BestBenefits.
• Бесплатные консультации юристов.
• Врач в офисе каждый рабочий день.
• Дополнительные выходные в случае важных событий.
• Яркие мероприятия и много неформального общения.
• Коворкинг в Санкт-Петербурге, если хочется сменить обстановку.

Развиваем.

• Опытный наставник для каждого новичка.
• Обучение и участие во внешних конференциях.
• Разговорный английский клуб и онлайн-библиотека MyBook.
• Помогаем развивать личный бренд, выступать и писать статьи.
• Performance Review дважды в год, чтобы развиваться системно.
• Проводим tech talks и demo-дни для обмена знаниями.
• Погружаем в fashion и каждый сезон знакомим с модными трендами.