Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды;
Строить модели машинного обучения, улучшать качество;
Писать код, проводить code-review;
Выбор оптимальной механики воздействия на пользователей: какую категорию или товар предложить, что попросить сделать и какую награду за это предложить? А стоит ли присылать пользователю коммуникацию или вероятность отклика мала даже при релевантном предложении?
Uplift-моделирование;
Разработка собственного ML-фреймворка, для решения бизнес-задач, на его основе-выкатка моделей в 'прод' и дальнейшие итеративное развитие;
Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов.
Требования
Требования:
Знание Python;
Опыт работы в рекомендательных системах/поиске;
Опыт работы в роли mle/ds от 5ти лет;
Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения;
Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком;
Опыт работы с docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow;
Наличие опыта вывода разработанных решений в прод.