з/п не указана
Москва
От 3 до 6 лет
Технологии с которыми работаем: классический ML (CatBoost, XGBoost, PyTorch и т.д.), NLP
Чем предстоит заниматься:
- feature engineering для модели рекомендаций и матчинга;
- поиском неочевидных подходов к решению задач матчинга и подбора аналогов (готовность пробовать новые подходы и не зацикливаться на бустингах);
- внедрением ML-моделей в рабочие процессы взаимодействие с бизнесом;
Пожелания к твоему опыту:
- опыт работы в области машинного обучения от 5 лет;
- опыт работы с NLP и рекомендательными системами;
- хорошо владеете математическим аппаратом (теория вероятностей, математическая статистика, линейная алгебра, вычислительная математика);
- уверенные знания Python3, Pytest, алгоритмов и структур данных;
- понимаете как устроены основные ML-алгоритмы (от линейной регрессии до трансформеров);
- хорошо владеете Pandas, CatBoost, PyTorch;
- опыт работы с SQL.
Будет плюсом:
- успешное участие в соревнованиях по машинному обучению;
- опыт с Big Data стеком (Spark, Hive, MLFlow, AirFlow, Kafka);
- опыт работы с системами рекомендаций и / или NLP;
- опыт в проведении А/Б тестов;
- держите руку на пульсе и интересуетесь, что же происходит в ML-мире (интерес к SOTA-подходам к табличным данным, и есть представление о GNN).
