Data Scientist

Какие задачи необходимо решать

• Участие во всех этапах жизненного цикла ML-продуктов – от бизнес-анализа до имплементации и поддержки готовых решений
• Генерация гипотез, дизайн и проведение A/B тестов
• Разработка моделей машинного обучения на основе табличных данных (классификация, регрессия, uplift)
• Написание production-ready кода для автоматизации расчета аналитических атрибутов, необходимых для запуска кампаний
• Оценка эффектов на бизнес-KPI как для существующих, так и для потенциальных решений

Требования

• Уверенные знания алгоритмов машинного обучения, принципов их работы, ключевых особенностей и ограничений
• Отличное владение инструментами анализа данных, библиотеками машинного обучения
• Наличие успешно завершенных проектов с использованием технологий анализа данных и машинного обучения
• Знания в области AB-тестирования и статистики

Плюсом будет:

• Понимание принципов работы экосистемы Hadoop и опыт работы с ней (Hive, PySpark)
• Опыт работы с Airflow
• Опыт разработки дизайна и проведения A/B тестов для оценки эффектов от внедрения моделей

Ключевые навыки