Data Scientist (Classic ML)

Какие задачи необходимо решать

• Построение и внедрение realtime-моделей для персонализированного предложения дополнительных тарифных пакетов (минуты, ГБ) абонентам, близким к исчерпанию лимита
• Оптимизация конверсии офферов за счёт точного тайминга и релевантности каналов коммуникации
• Прогнозирование мгновенного поведения абонента на основе потоковых данных (например, использование трафика, активность в приложении, геоданные и.т.п.)
• Полный цикл разработки ML-продукта: от сбора данных и обучения до A/B-тестирования и деплоя в прод
• Мониторинг качества моделей в продакшене: drift, bias, стабильность, точность в реальном времени

Требования

Стек:

• Python (Pandas, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost)
• Hadoop (Hive, Spark, etc.), SQL
• Airflow, MLflow
• Linux, Bash, Git

• Релевантный опыт работы от 3х лет
• Уверенное знание алгоритмов ML (классификация, регрессия) и их практического применения в реальных бизнес-сценариях
• Отличное владение Python и библиотеками ML
• Опыт разработки production-ready ML-решений (желательно с использованием MLflow, Airflow)
• Понимание принципов A/B-тестирования, статистической значимости и метрик бизнес-эффекта
• Умение работать с большими табличными данными (Hive, Spark) и писать сложные SQL-запросы

• Наличие завершённых проектов в области машинного обучения с измеримым бизнес-эффектом (например, рост продаж, снижение оттока, и.т.п.)

   

Плюсом будет:

• Опыт работы с онлайн-обучением
• Опыт работы с потоковыми данными
• Опыт работы в телекоме (понимание тарифных планов, поведения абонентов, бизнес-метрик)

Ключевые навыки