Data Scientist (RecSys / Deep Learning)
- Рекомендации на Главной странице (нейросетевые кандидаты, LLM-сценарии, ранжирование)
- Рекомендации на странице продукта (похожие товары, "с этим товаром покупают", Metric learning, MTMH-кандидаты)
- Рекомендация размера (размерные эмбеддинги пользователей и товаров)
- Опыт в области анализа данных и машинного обучения (от 3 лет);
- Опыт работы с SQL, Hadoop, Hive, Spark;
- Владение Python, Linux, методами работы с большими данными;
- Опыт работы с ML библиотеками: Scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch, Spark ML;
- Знания теории вероятностей и математической статистики;
- Знания в области машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа;
- Знание алгоритмов и структур данных;
- Высшее образование в области прикладной математики, информационных технологий, информатики и т.п;
- Английский язык на уровне технического чтения.
- Пишем на Python 3.6+ и PySpark 3.0;
- Для ресерча доступны два сервера (80 cores, 650Gb RAM), на которых развернут JupyrerHub и есть доступ к Hadoop-кластеру;
- Код с логикой ML-пайплайнов упаковываем в Docker и выкатываем, используя CI/CD-инструменты с запуском code style проверок и тестов;
- Используем Airflow для управления ML-пайплайнами и запуском их по расписанию;
- В командах есть культура code review как для изменений по части продакшен-пайплайнов, так и для ресерч-задач;
- Регулярно проводим командные брейнштормы с целью генерации новых идей по развитию наших data-driven продуктов;
- В компании внедрена культура принятия решений на основании данных и все изменения тестируем через АБ-эксперименты.