Senior Data Scientist (Recommender Systems)

Задачи

• Сбор, обработка и исследование данных.
• Поиск гипотез, создание бэклога и приоритизация задач.
• Создание рекомендательных моделей, повышающих продуктовые метрики.
• Тестирование моделей на исторических данных, проверка гипотез перед релизом.
• Интеграция решений в сервисы продакшена.
• Валидация алгоритмов на реальных пользователях через A/B-тесты.
• Интерпретация и анализ полученных результатов.

Ожидания

• Опыт работы в качестве Dsata Scientist от 4-х лет.
• Опыт полного цикла решения ML-задачи: предобработка данных, выбор алгоритмов и тюнинг их параметров, оценка качества моделей, визуализация и анализ полученных результатов.
• Интерес к исследовательской работе.
• Опыт построения рекомендательных систем.
• Глубокое понимание рекомендательных систем: подходы, типичные проблемы, метрики.
• Практический опыт проведения A/B-тестов и понимание теоретических основ.
• Уверенное владение Python (базовые библиотеки и PyTorch для создания моделей).
• Опыт использования PySpark, создание сложных запросов по обработке больших объемов данных.
• Знание классических алгоритмов машинного обучения и математической статистики.
• Знание математики (линейная алгебра, мат. статистика, методы оптимизации).
• Высшее образование: техническое, математическое, машинное обучение и анализ данных.

Будет плюсом

• Примеры работ по рекомендательным системам или профиль на Kaggle.

Мы предлагаем

• Офис на Кипре, Лимасол или удаленную работу.
• ДМС после испытательного срока.
• Мощное и быстрое железо, устройства Apple.
• Денежный бонус при рождении ребенка, премия в день рождения.
• Ежемесячный бюджет на тимбилдинги и корпоративы.
• Бесплатные завтраки и обеды в офисе с широким выбором блюд.
• 21 рабочий день оплачиваемого отпуска после испытательного срока.

Мы любим решать проблемы пользователей и бизнеса. Думаем не только о своем куске работы, а о продукте в целом. Понимаешь, как достичь нужного результата лучше и быстрее — предлагай.