Data Scientist/ML Инженер

Ориентир по рынку≈ 972 000 – 2 338 000 ₽наша приблизительная оценка по 15 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🌍 УдалённоMiddleПолная занятость🇷🇺 РФ

≈ 972 000 – 2 338 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.

3 из 4 в норме

Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться

Наша компания

Мы — HunterMob, digital-агентство с более чем 10-летним опытом в мобильном маркетинге. За это время мы успешно реализовали более 700 проектов, а каждый день наши кампании приносят свыше 500 тысяч инсталлов. Среди наших партнёров — Т-Банк, Лаборатория Касперского, Банки.ру, Авто.ру, Юрент, Кошелёк, Joom, Lamoda, PUBG, Alibaba Group и др. Наша команда состоит из 80+ талантливых специалистов: медиа-байеров, дизайнеров, project-менеджеров и аналитиков. Сейчас мы ищем опытного Data Scientist/ML Engineer для создания предсказательных моделей для рекламной платформы (DSP).

Чем предстоит заниматься

Строить ML модели предсказания вероятностей клика, конверсии, ранжирования в рекламном аукционе, доказывать их состоятельность в оффлайн и онлайн АБ тестах

Разрабатывать пайплайны для расчета датасетов, обучения и вывода моделей в продакшен

Создавать метрики качества и отслеживать их поведение

Выполнять feature extraction и feature engineering

Анализировать данные, выявлять причины инцидентов, искать аномалии и корреляции

Наши требования

Опыт в области анализа данных и машинного обучения (от 3 лет)

Знание Python

Опыт в построении предсказательных моделей (классификация, регрессия, ранжирование)

Навыки работы с API и построения простых ETL пайплайнов

Опыт работы с pandas, numpy, matplotlib, SciPy

Опыт работы с классическими фреймворками (Scikit-learn, CatBoost, pytorch)

Знания теории вероятностей и математической статистики; машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа; алгоритмов и структур данных

Понимание и опыт работы в рекламном бизнесе