ML Engineer

Дата размещения вакансии: 27.04.2024
Работодатель: WILDBERRIES
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

В связи с расширением команды мы находимся в поиске ML Engineer в Wildberries — один из самых крупных и известных маркетплейсов, который создают более 2-х тысяч IT-специалистов.

Мы хотим усилить команду пользовательского антифрода, которая специализируется на выявлении и пресечении мошеннических действий со стороны покупателей и продавцов, что достигается путем анализа подозрительной активности.

Чем предстоит заниматься:

  • Проектирование, разработка и внедрение алгоритмов машинного обучения и статистических моделей для решения бизнес-задач.

  • Исследование и улучшение существующих моделей

  • Анализ больших объемов данных для выявления закономерностей, тенденций и аномалий, выполнение EDA

  • Визуализация данных и создание отчетов

  • Внедрение новых технологий и подходов в практику работы с данными

  • Участие в подготовке и обучении менее опытных коллег, участие в code-review

Что для этого нужно:

  • Знание базового ML

  • Писать эффективный, хорошо читаемый код и тесты к нему, уверенно владеть принципами ООП

  • Опыт выполнения ML/технических проектов, выполненных с нуля до выкатки

  • Уверенное владение ML-стеком Python: Scikit-Learn, catboost/xgboost/lightgbm, etc;

  • Знание библиотек для обработки и визуализации данных pandas, matplotlib и библиотек матричных вычислений и оптимизации numpy, scipy.

  • Продуктовое мышление (роль имеет очень высокую бизнес-ориентированность)

Будет плюсом:

  • Выступления на крупных конференциях и митапах

  • Опыт работы в Безопасности/Trust and Safety

Что мы предлагаем:

  • Гибкое начало рабочего дня и гибридный формат работы: от офиса в Москве (с бесплатными завтраками, обедами и ужинами) до полной удаленки
  • Вариативность оформления: трудовой договор, ИП или ГПХ
  • Корпоративные скидки у партнеров, внешние программы по обучению и внутренние митапы
  • Ежегодная 40%-ая скидка на покупку ноутбука или мобильного телефона

Наш процесс найма:

  • Краткое знакомство с рекрутером
  • Техническое интервью с руководителем команды
  • Техническое интервью с руководителем направления