Привет! Это команда Оптимизация коммуникаций
Наша команда занимается оптимизацией коммуникаций с пользователями Ozon. Мы регулируем рассылку пушей, нотификаций и писем таким образом, чтобы вырастить ключевые метрики и при этом улучшить пользовательский опыт. Для этого мы используем классические алгоритмы рекомендательных систем, которые планируем дополнить генеративным DL и линейной оптимизацией для составления оптимального расписания.
Наше направление появилось в Ozon год назад — мы первая команда, которая занимается улучшением коммуникаций с помощью ML full-time. Это означает отсутствие legacy-кода, а также возможность построить действительно качественный RecSys в продакшене c чистого листа. Кроме того, мы напрямую влияем на опыт пользователей, а значит, результат нашей работы влияет на ключевые метрики Ozon.
Наш стек:
Python, Pyspark, SQL, PyTorch, Clickhouse, Airflow, Hadoop
Вы будете:
- Внедрять новые подходы в рамках всего жизненного цикла ML-моделей: от написания прототипа до деплоя в продакшн
- Запускать АВ-тесты для проверки гипотез
- Изучать научные статьи и предлагать гипотезы по улучшению качества алгоритмов
- Искать подходящие решения с учетом ценности для бизнеса
Нам важно:
- Отличное знание Python, PySpark, PyTorch
- Уверенное понимание алгоритмов рекомендаций, классического ML и DL
- Опыт в построении рекомендательных систем в продакшене (ALS, LightFM, NCF etc)
- Опыт работы с big data, знание hadoop-стека и Spark
- Опыт дизайна и проведения AB тестов
