ML-разработчик для развития конверсионных моделей

Реклама — сложная система, которая при каждом показе баннера объединяет рекламодателя, пользователя, площадку, показывающую баннер, и организатора аукциона. Для эффективной работы такой системы требуется не только подбирать пользователю релевантную рекламу, но и отвечать за её эффективность для рекламодателя. Это означает, что нам нужно уметь оценивать полезность действий пользователя после клика по баннеру (вероятность конверсии), а также прогнозировать её для каждого баннера в аукционе.

Мы занимаемся этим направлением, используем разные источники данных и подходы — от асессорских разметок пользовательских действий до нейросетевых моделей. Результаты нашей работы применяются как в ранжирующих моделях, так и в приёмочных метриках всей рекламы, поэтому значимые улучшения заметны на уровне всей компании.

Какие задачи вас ждут

Улучшение качества асессорских разметок и основанных на них моделей
Асессорские оценки — основа базового качества моделей оценки полезности действий пользователя. Нужно будет находить срезы, где есть проблемы с качеством моделей, определять причины этого и придумывать шаги для роста качества. Как правило, проблема заключается в оценках и процессе их сбора либо уже в вышестоящих моделях, например при недостатке факторов.

Развитие моделей оценки конверсионности визита после клика
Помимо моделей, оценивающих каждое дискретное действие пользователя, отдельный интерес представляют модели, которые оценивают всю последовательность действий на сайте, а также прогнозируют её оценку в будущем.

Эксперименты с архитектурами, подходами к обучению и исследование новых данных
Сейчас используется достаточно небольшой набор данных с сайта рекламодателя, а также сравнительно простые модели и архитектуры. Для исследований предлагается попробовать трансформерные архитектуры, найти полезный сигнал в новых контентных факторах со страницы и провести многие другие эксперименты.

Мы ждем, что вы

• Работали с современными нейросетевыми архитектурами
• Хорошо знаете Python или C++
• Знакомы с алгоритмами классического машинного обучения
• Отлично знаете математику и статистику
• Любите и умеете анализировать данные

Будет плюсом, если вы

• Работали с асессорскими разметками
• Знаете, как работает реклама в интернете
• Имеете опыт промышленного внедрения ML