Обязанности:

• Разрабатывать и деплоить ML-модели (преимущественно Recommender Systems), писать чистый поддерживаемый код.
• Работать с большими данными и высоконагруженными сервисами.
• Изучать статьи/литературу
• Проактивно участвовать в развитии бизнеса компании, искать точки роста, тестировать гипотезы, искать инсайты на основе анализа данных
• Вникать в предметную область, общаться со стейкхолдерами

• Стек: Pandas, Numpy, Scikit-Learn, LightGBM, Pytorch, ONNX, Docker, PySpark, Clickhouse.
• Знать основы статистики и статистических методов
• Знать особенности объектно-ориентированного программирования
• Знать, как выбирать и разрабатывать фичи для моделей машинного обучения
• Знать модели классического машинного обучения, такие как логистическая регрессия и ансамблевые алгоритмы на основе деревьев решений
• Понимать специфику ETL, включая работу с базами данных и преобразование данных в фичи
• Понимать, как развертываются модели с помощью таких инструментов, как Docker, Airflow или аналогичных систем
• Представлять, как работают методы векторизации текста
• Представлять, как работают нейронные сети с временными рядами или графами
• Представлять, как устроена архитектура микросервисов

• Работа в международной компании с крупнейшими рекламодателями

• Возможность удаленной работы