Сбер·Москва·30 июня
Senior Data Scientist (SberAds)
300 000 – 450 000 ₽
на 17% ниже медианы рынка
≈ 3,5 тыс.–5,2 тыс. $
🏢 ОфисSeniorПолная занятость
Навык востребован (Python). Но верх вилки на 28% ниже медианы грейда.
Описание вакансии
ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.
Мы — Команда SberAds — создаем предиктивные модели и высоконагруженные сервисы по их применению для показа рекламы в интернете. Все модели используются в real-time-аукционах на показ рекламы:
начиная с того, чтобы идентифицировать пользователя.
потом оценив, стоит ли участвовать в запросе на показ рекламы.
затем определяя интересы пользователя.
далее выбирая релевантные объявления для показа.
и, наконец, определяя, с какой рекламой и с какой ставкой мы идем участвовать в аукционе.
Команда напрямую влияет на качество показываемой рекламы, удовлетворенность рекламодателей и эффективность SberAds.
Ищем Data Scientist.
Наш стек: Python, Go, S3, Spark, Hive, Airflow, MLflow, Kafka, ClickHouse.
Обязанности
строить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна.
заниматься полным циклом DS/ML задач.
участвовать в создании и развитии платформы рекламы.
улучшать процесс построения моделей (от выдвижения гипотез до мониторинга работы модели).
Примеры задач
построить эмбеддинги на основе описания рекламных объявлений. Добавить эти данные в модели прогнозирования конверсии.
обучить модель для прогнозирования распределения ставок в аукционах. Совместить модель с текущим алгоритмом определения ставки.
провести эксперименты с новыми офлайн/онлайн признаками в моделях. Доставить признаки до сервиса на Go (тут если что помогут коллеги).
внедрить модель, которая фильтрует подозрительный входящий трафик.
Требования
знание классического ML и Deep Learning подходов.
опыт промышленного использования методов RecSys.
опыт разработки моделей от проблемы до сопровождения в проде.
уверенный опыт разработки на Python и PySpark-е, опыт написания продакшн-кода.
знание принципов распределенной обработки данных.
умение принимать решения на основании данных и аргументировать свою позицию.
умение находить решения для проблем, декомпозировать, объяснять и контролировать выполнение.
Условия
офис метро Маяковская (Оружейный переулок).
гибридный формат работы.
конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности).
ДМС с первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний.
материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа.
дисконт-программы от компаний партнеров.
бесплатный фитнес на территории работодателя.
внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.
Сбер
Москва
ГрейдSenior
ЗанятостьПолная занятость
РегионРоссия
ФорматОфис
ИсточникСкрыто
Опубликовано30 июня
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).