Мы ищем data scientist’а с опытом работы в текстовых задачах, рекомендательных или поисковых системах. Если вы хорошо знаете математику, любите копаться в больших массивах данных, находить в них закономерности, и умеете внедрять свои решения в продакшн, то мы будем рады видеть вас в нашей компании.
Мы развиваем ML-модели ранжирования поиска и рекомендаций, которые позволяют находить работу людям со всей страны. Наша основная задача состоит в количественном росте продуктовых метрик, таких как кол-во откликов/приглашений, все гипотезы строго проверяются с помощью A/B-экспериментов. Наши решения работают в online режиме под большой нагрузкой на поисковом кластере из 100+ машин. Мы работаем в продуктовых кросс-функциональных (frontend/backend/data science) командах по гибким методологиям.
Требования
•Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн;
•Понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning;
•Знание принципов работы нейросетевых моделей для обработки текста;
•Опыт в ранжировании, рекомендациях, а также в nlp-задачах будет большим плюсом;
•Уверенное владение Python (numpy, scipy, pytorch, sklearn), приветствуется знание и опыт с Java;
•Алгоритмическая подготовка: знание основных алгоритмов и структур данных;
•Желателен опыт работы с различными источниками данных: SQL, Cassandra, Hive, Presto, Kafka, etc.;
•Понимание и опыт работы с A/B-экспериментами;
Обязанности
•Развитие моделей поискового ранжирования и рекомендательных систем;
•Тюнинг существующих моделей, feature engineering, а также построение новых решений с нуля;
•Прототипирование и доведение своих решений до продакшна на python;
•Полная поддержка своих моделей: от написания запроса для выгрузки обучающей выборки из хранилищ данных до анализа результатов A/B-экспериментов и переключения всех пользователей на новый функционал;
Условия
•Возможность выбора места работы: удаленно или из офиса;
•Гибкий график рабочего дня;
•Оформление в соответствии с ТК РФ, «Белая» заработная плата, выплачиваемая точно в срок;
•Корпоративное ДМС с первого месяца работы (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно);
•Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях;
