Data Science RecSys

Задачи и обязанности:

• Разработка и внедрение моделей машинного обучения; работа с временными рядами, аномалиями, ранжированием и признаками реальных процессов

Требования:

• Опыт работы в data science / machine learning от 2-х лет
• Глубокое понимание классического машинного обучения: линейные модели, деревья решений, ансамбли, кластеризация, feature engineering
• Опыт разработки рекомендательных систем: матричная факторизация, контентные и коллаборативные подходы, трансформеры, двухэтапные архитектуры (retrieval + ranking)
• Уверенный опыт работы с градиентным бустингом (CatBoost, LightGBM, XGBoost) и пониманием их внутренних механизмов
• Опыт работы с временными рядами
• Знание теории вероятности, математической статистики и линейной алгебры в прикладном контексте
• Умение проверять статистические гипотезы, работать с доверительными интервалами, оценивать значимость признаков
• Понимание принципов валидации моделей на временных данных, борьбы с data leakage и переобучением
• Знание методов ранжирования, метрик ранжирования (NDCG, MRR, MAP) и метрик оценки рекомендательных систем (HitRate@K, Recall@K, Coverage, Diversity)
• Понимание подходов к решению проблемы cold-start и работе с bias в рекомендациях
• Опыт интерпретации моделей
• Уверенное знание Python на уровне ООП (+ классический набор библиотек: pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib/seaborn/plotly)
• Умение обучать и дообучать модели на GPU
• Базовые знания SQL и работы с промышленными/реляционными базами данных
• Понимание специфики промышленного ML: дрейф данных, мониторинг качества
• Опыт запуска ML в прод — понимание принципов сервинга моделей: Docker, Kubernetes, базовое понимание CI/CD
• Желание глубоко погрузиться в доменную область

Будет преимуществом:

• Знакомство с MLOps-инструментами: MLflow, DVC, Kubeflow, KServe
• Опыт взаимодействия с инженерами, технологами и продукт-командой, умение переводить бизнес-требования в ML-задачи
• Опыт проведения A/B-тестов и дизайна экспериментов для оценки эффективности моделей

Мы предлагаем:

• Работу в команде экспертов.
• Широкий технологический стек, сотни проектов.
• Гибкий график работы, который позволяет высыпаться и выделять время на хобби.
• Льготы и меры господдержки, предусмотренные для IT-компаний (аккредитованы Минцифры*).
• Возможность разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии.
• У нас выстроены процессы удаленной работы, при этом есть просторные офисы с зонами коворкинга, где можно с комфортом пообщаться, поиграть в настолки или в тишине обдумать рабочие задачи.
• Возможность прокачаться во всех интересующих направлениях.
• Развитую систему наставничества, сертификацию за счёт компании, участие в конференциях, изучение английского языка.
• Активный обмен опытом, внутренние и внешние митапы по разработке, хакатоны, доклады по развитию hard и soft skills.
• 50+ клубов по интересам и профессиональных сообществ внутри компании.
• Уютный мерч.
• Полный соцпакет и «белую» зарплату.
• Корпоративную базу знаний и социальную сеть для удобства общения с каждым из 1500+ сотрудников.
• Гибкую систему бонусов, которая настраивается под индивидуальные потребности: различные уровни ДМС, оплата обучения и занятий любыми видами спорта.
• Заботу о ментальном здоровье: онлайн-консультации с психологом.

* Решение Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ о предоставлении государственной аккредитации организации, осуществляющей деятельность в области информационных технологий от 10.03.2022 №АО-20220309-3771014210-3