ML Engineer CJ&Antifraud

Дата размещения вакансии: 22.11.2024
Работодатель: Звук
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Поклонная улица 3
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

О нас

Привет! Мы в Звуке ищем full-stack ML-инженера. Мы - команда ML business, занимаемся исследованиями и построением моделей с целью улучшения клиентских путей, оптимизации коммуникаций, а также работой с фродом. У тебя будет возможность применить свои знания для решения широкого круга проблем, в том числе создание качественных дата продуктов и фичей, которые действительно важны для пользователей.

Почему это важно

Звук стремится стать лидером в области стриминга audio-first контента, предлагая уникальный и захватывающий опыт для пользователей. Мы знаем, что успешный продукт начинается с глубокого понимания аудитории и умения воплощать это понимание в жизнь.

Мы предлагаем тебе уникальную возможность заниматься задачами связанными непосредственно с улучшением пользовательского опыта. Огромный массив данных – около 100 млн треков, который будет только расти.

О роли

В этой роли у тебя будет возможность поработать над многими направлениями, которые надо развивать с помощью машинного обучения – например, персонализацией экранов в приложении и AntiFraud.

Чем предстоит заниматься:

  • Разрабатывать новые модели совместно с продуктовой командой технологий клиенстких путей
  • Развитие существующих моделей персонализации коммуникаций и создание новых
  • Развитие моделей (Multi-armed bandit) персонализации основных экранов
  • Внедрение разработанных решений в продакшен (батч и онлайн модели)
  • Полный цикл мониторинга и поддержки внедренных решений
  • Искать аномалии в направлении фрода (накрутки, обкачки и тд), идентифицировать и интерпретировать их
  • Аналитика качества моделей, поиск проблемных зон, проведение А/B тестов

Успех в этой роли обеспечат:

  • Опыт работы DS/ML от 1 года
  • Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн
  • Опыт разработки моделей для NBA/NBO-кампаний коммуникаций в разных каналах, uplift-моделирования
  • Уверенное знание классических алгоритмов машинного обучения и методов интерпретации моделей
  • Способность самостоятельно исследовать новые ML подходы, читать статьи на английском и воспроизводить их
  • Опыт работы с большими объемами данных
  • Будет плюсом, если у тебя есть опыт с Reinforcement learning, Multi-armed bandit

Присоединяйся к нам

В Звуке мы предоставим тебе возможность реализовать твой профессиональный потенциал и достичь высоких результатов.