Senior Data Scientist (SberAds)

Описание

ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Ждем именно тебя! 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 Senior Data Scientist Наш стек: Python, Go, S3, Spark, Hive, Airflow, MLFlow, Kafka, ClickHouse.

Обязанности

* cтроить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна; * заниматься полным циклом DS/ML задач; * участвовать в создании и развитии платформы рекламы; * улучшать процесс построения моделей (от выдвижения гипотез до мониторинга работы модели). 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); * Внедрить модель, которая фильтрует подозрительный входящий трафик.

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 RTB; * опыт разработки на Go; * успешный опыт на kaggle.

Условия

* гибридный/офисный формат работы (опционально) * годовой бонус и ежегодный пересмотр * расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях * офис на Оружейной с зонами отдыха и спортзалом * 90 дней удаленной работы из любого региона РФ * льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.