Опыт работы:
Data Scientist / Machine Learning Engineer
О проекте: работа будет над частью продукта по анализу поведения пользователей, улучшению метрик в продукте с помощью ML моделей. Данный проект является отправной точкой для множества будущих проектов, дальнейшее развитие возможно в совершенно разных областях.
Ключевые навыки
- Python, SQL, DL, Machine Learning, PyTorch, Pandas, Git, Docker
Вам предстоит
- Построение, выкатка, тестирование и поддержка ML моделей для анализа и прогнозирования действий пользователя в продукте, рекомендательных систем, моделей для классификации временных рядов;
- Оценка влияния проекта на ключевые бизнес метрики компании;
- Формирование гипотез по улучшению метрик и проверка гипотез;
- Участие в формировании плана развития проекта.
Мы ожидаем
- 2+ года опыта работы на позиции Data Scientists (Machine Learning Engineer);
- Глубокое знание классических алгоритмов Machine Learning, методик оценки качества моделей, понимание основных принципов DL (временные ряды / CV / NLP);
- Знание Python и основных библиотек (Pandas, Scikit-Learn, Plotly, Catboost, Pytorch / Tensorflow);
- Знание SQL на уровне оконных функций;
- Наличие математической базы (основы мат. анализ, теорвер, статистика);
- Уверенное владение Unix, Git, Docker.
Плюсом будет
- Опыт поставки ML моделей в прод (Kserve, K8S);
- Опыт работы с Gitlab-ci пайплайнами;
- Аналитические инструменты Tableau, Amplitude;
- Мониторинг моделей на проде (Grafana, ELK), мониторинг метрик;
- Использование MlFlow в экспериментах;
- Опыт презентации ML решений для бизнеса;
- Проведение AB тестов для проверки гипотез.
Мы предлагаем
- Работа на международные рынки;
- Поддержка и содействие в профессиональном росте (семинары, курсы, тренинги, внутреннее обучение);
- Полностью белая заработная плата и официальное оформление;
- Подключение к ДМС со стоматологией в первые две недели работы (включая супруга/супругу и детей);
- Гибридный график работы в СПб или Тбилиси, 2 дня в офисе, а три дня по желанию офис или удаленно, с гибким временем начала и окончания рабочего дня;
- Оплачиваемые вкусные обеды и кофе-поинты в офисе;
- Обучение английскому языку с корпоративным преподавателем;
- Частичная компенсация спортивно-оздоровительных мероприятий (спорт, йога, бассейн и тд.) и занятий с психологом после испытательного срока;
- Предоставление рабочей техники на выбор;
- Релокационный пакет.
