Наша команда Ранжирования создает предиктивные модели и высоконагруженные сервисы по их применению. Все модели используются в real-time аукционах на показ рекламы: сначала выбирая релевантные объявления для показа пользователю, а потом определяя ставку в аукционе. Команда напрямую влияет на качество показываемой рекламы, удовлетворенность рекламодателей и эффективность SberAds.
Ищем Machine Learning Engineer, который присоединится к команде из DS/ML-engineer-ов, DE, DA и Go-разработчиков.
Наш стек: Python, Go, Hadoop, Spark, Hive, Airflow, Kafka, ClickHouse, SuperSet, Grafana.
Обязанности
- Строить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна. Основные - модели для прогнозирования конверсии, для определения ставки и для ранжирования кандидатов;
- Заниматься полным циклом DS/ML задач;
- Участвовать в создании и развитии платформы ранжирования рекламы;
- Улучшать процесс построения моделей (от выдвижения гипотез до мониторинга работы модели).
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);
- Приземлить новое продуктовое требование на текущие алгоритмы и подготовить изменения. Например, внедрить новую стратегию ранжирования рекламы при условии, что стоимость за привлеченный клик не должна превышать трешхолд.
Требования
- Знание классического ML и современных Deep Learning подходов;
- Уверенный опыт разработки на Python, в том числе знание библиотек pandas, numpy, sklearn, torch;
- Умение принимать решения на основании данных и аргументировать свою позицию;
- Понимание принципов распределенной обработки данных, опыт работы со Spark;
- Умеете выходить за рамки jupyter ноутбука и не боитесь писать подакшн-код (pytest, airflow).
Условия
Интересные задачи по продуктам, влияющим одновременно на всю Экосистему;
Команда специалистов из топовых ИТ компаний;
Регулярное обучение и профильные конференции, современное оборудование для работы;
Уровень дохода, который готовы обсуждать и отталкиваться от ваших пожеланий, плюс премии;
Комфортный офис и гибкий график;
Множество плюшек от Сбера.
