Big Data МТС – место, где телеком данные превращаются в реально работающие IT-продукты. Мы создали и протестировали несколько десятков сервисов. Самые успешные из них уже стали частью экосистемы МТС. Например, МТС Маркетолог, рекомендации в KION (МТС ТВ), услуга “Кто звонит?” или Спам blacklist.
Кого мы ищем?
Мы ищем Data Scientist’ов и ML-инженеров в следующие продукты:
- Скоринг (Middle)
Скоринг- это коммерческий B2B продукт, помогает определять кредитные риски и риски совершения мошенничества B2B клиентам. Включает 2 основных направления: рисковый и антифрод скоринг . Рисковый скоринг определяет, вернет/не вернет абонент кредит. Антифрод скоринг выявляет склонность к мошенничеству.
- Скоринг (Senior-Lead)
Скоринг - это коммерческий B2B продукт, помогает определять кредитные риски и риски совершения мошенничества B2B-клиентам. Включает 2 основных направления: рисковый и антифрод скоринг. Рисковый скоринг определяет, вернет/не вернет абонент кредит. Антифрод скоринг выявляет склонность к мошенничеству.
- NUUM (Middle)
Один из ключевых юнитов в Big Data МТС это рекомендательная платформа, которая использует всю мощь ML и "больших данных" для подбора наиболее
релевантных айтемов для клиентов из каталогов МТС. Мы уже поставляем рекомендаций в онлайн кинотеатр КИОН, в читалку «Строки», МТС Банк, сервисы по продаже билетов, интернет магазин и другие продукты экосистемы МТС. Сейчас решаем задачи объединения рекомендательных движков в единую платформу, realtime триггеров и масштабирования на все сервисы компании
NUUM- видеосервис, который совмещает в себе функции YouTube , TikTok и Twitch . Платформа уже доступна в браузере и в виде мобильных приложений
для Android и iOS
- Мой МТС (Lead)
Мы ищем человека, который сосредоточится на создании и улучшении рекомендательных сервисов для приложения Мой МТС.
Мой МТС это приложение для более 10 миллионов ежемесячных пользователей, где они управляют сервисами МТС и балансом, настраивают т арифы и услуги.
Наша задача определить потребности пользователей, чтобы с помощью сервисов МТС они могли максимально эффективно решать свои за дачи.
Обязательно:
- опыт работы от 2-х лет в области анализа данных и машинного обучения
- понимание, как работают ML-алгоритмы и не будете тратить время на эксперименты с заведомо плохими решениями
- понимание, когда нужно остановиться и использовать вместо ML более простые и быстрые подходы
- у вас продвинутые знания Python, в т.ч. основных ml-библиотек
- умение делать препроцессинг данных на SQL или PySpark
- умение работать с git
- есть базовые навыки работы в Linux/Unix
- знание минимум один из классических языков C, Java, Scala, C/C++/C# и есть опыт программирования в прошлом
- опыт вывода ml-решений в продакшн
Что предстоит делать?
- выгружать и готовить/обрабатывать данные (находить аномалии и инсайты)
- перебирать гиперпараметры ml-моделей, пока кросс-валидация не даст нормальный результат :)
- дорабатывать ml-модели из стандартных библиотек
- проверять бизнес гипотезы в offline и готовить дизайн A/B тестов
- доводить модель до прода совместно с разработчиками
Что вы найдете в команде Big Data?
Стек технологий:
- работаем с данными на классическом hadoop-стеке (Spark, Hive)
- разрабатываем на python3: R&D делаем в Jupyter, продуктивизируем в PyCharm
- обучаем модели на отдельных мощных машинах с видеокартами Tesla V100
- используем собственные разработки для скоринга больших данных и MLFlow для экспериментов
- храним код в gitlab, CI/CD в Jenkins, процессы запускаем в Airflow
Команда: в команде Data Science сейчас 30 человек (во всей Big Data МТС более 300 человек). Все DS поделены на группы со своими лидами - есть группа рекомендательных систем, скоринга и другие. Каждую неделю мы обмениваемся опытом на совместных синках.
DS работают в продуктах со своей автономной командой, в которой есть все роли: аналитики, DE, DS, разработчики, девопсы, менеджеры продукта.
Условия: каждый месяц - аванс и зарплата, дважды в год - премия. ДМС + стоматология, корпоративная связь, специальные предложения от партнеров и друзей МТС, отпуск 31 день в год. Выдаем 16 MacBook Pro или Dell на выбор.
Есть ли обучение?
- Локальные конференции, митапы
- Корпоративный университет МТС и масштабная виртуальная библиотека
- А ещё мы регулярно обмениваемся опытом на совместных синках с лидами экспертизы
Какой график? Гибкое начало рабочего дня в промежутке с 8 до 11. Есть возможность работать несколько дней вне офиса по договоренности с командой.
