Lead Data Scientist

Описание

Мы - Команда SberAds - создаем предиктивные модели и высоконагруженные сервисы по их применению для показа рекламы в интернете. Все модели используются в real-time аукционах на показ рекламы: * начиная с того, чтобы идентифицировать пользователя * потом оценив, стоит ли участвовать в запросе на показ рекламы * затем определяя интересы пользователя * далее выбирая релевантные объявления для показа * и наконец, определяя с какой рекламой и с какой ставкой мы идем участвовать в аукционе. Команда напрямую влияет на качество показываемой рекламы, удовлетворенность рекламодателей и эффективность SberAds. Ищем Lead Data Scientist Наш стек: Python, Go, S3, Spark, Hive, Airflow, MLFlow, Kafka, ClickHouse.

Обязанности

* строить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна * заниматься полным циклом DS/ML задач * развивать компетенцию DS в качестве и количестве * являться заказчиком на удобную и быструю платформу для работы DS/ML инженеров. Примеры задач: * построить эмбеддинги на основе описания рекламных объявлений * добавить эти данные в модели прогнозирования конверсии * обучить модель для прогнозирования распределения ставок в аукционах * совместить модель с текущим алгоритмом определения ставки * провести эксперименты с новыми офлайн/онлайн признаками в моделях * доставить признаки до сервиса на Go (тут если что помогут коллеги) * проработать текущие проблемы с которыми сталкивается DS при проведении экспериментов * внедрить подходы к ai оценке ml system design в командах.

Требования

* глубокое знание классического ML и Deep Learning подходов * опыт промышленного использования методов RecSys * опыт разработки моделей от проблемы до сопровождения в проде * уверенный опыт разработки на Python и Pyspark-е, опыт написания продакшн-кода * знание принципов распределенной обработки данных * умение принимать решения на основании данных и аргументировать свою позицию * умение находить решения для проблем, декомпозировать, объяснять и контролировать выполнение. Будет плюсом: * специализация в задачах ранжирования, поиска или рекламе * опыт разработки на Go.

Условия

* комфортный современный офис, Оружейный пер. 41 * гибридный график работы * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.