Старший ML-разработчик в Плюс и AdTech

Яндекс Плюс — это единая подписка на сервисы Яндекса, которая даёт доступ к музыке, фильмам, подкастам, книгам, играм, спортивному и другому контенту. Это большой экосистемный проект, где более 40 миллионов подписчиков каждый день используют разнообразные возможности во всех сервисах экосистемы: слушают «Мою волну» в Музыке, смотрят фильмы на Кинопоиске, получают кешбэк в баллах Плюса в Такси, Яндекс Еде, Яндекс Пэй и других сервисах Яндекса.

Наша команда ML Плюса занимается разработкой предиктивных алгоритмов на основе анализа данных и применения методов машинного обучения из области Causal Inference. С помощью наших ML-решений мы строим системы оптимального и персонального взаимодействия с нашими пользователями на всех циклах жизни ¬— от подбора оптимальных тарифов подписки и опций до оптимизации геймифицированных B2C-решений рекламных форматов и коммуникаций. В фокусе нашей команды не просто локальные продуктовые метрики, а непосредственное влияние на финансовые показатели всей бизнес-группы.

Какие задачи вас ждут

Выдвижение гипотез и проведение A/B-экспериментов
Вы будете предлагать новые гипотезы и тестировать их, чтобы с помощью ML-моделей повышать эффективность продуктовых механик для наших подписчиков в экосистеме Яндекса.

Разработка новых и развитие существующих предиктивных ML-моделей
Вам предстоит собирать и подготавливать данные, выбирать ML-подходы для продуктовых задач, формулировать метрики качества для оценки моделей в офлайне и в A/B-тестах.

Написание продакшен-кода на Java
Мы работаем с классическими методами ML, оборачиваем наши модели в сервисы на Java и выводим в продакшен. Вам предстоит писать надёжный и эффективный продакшен-код на Java.

Взаимодействие со смежными командами
Вы будете работать в большой кросс-функциональной команде, где есть аналитики, разработчики и продакт-менеджеры.

Мы ждем, что вы

• Понимаете принципы классического ML
• Знаете традиционные алгоритмы и структуры данных
• Хорошо знакомы с Python и SQL
• Знаете математическую статистику и теорию вероятностей
• Можете понятно продемонстрировать бизнесу результаты исследований, аргументированно отстаиваете свою точку зрения
• Готовы разрабатывать полный цикл внедрения ML-решений: от обработки данных до внедрения в продакшен и поддержки вашего сервиса с ML-моделью

Будет плюсом, если вы

• Выводили ML-модели в продакшен
• Разрабатывали на Java или C++
• Разрабатывали бэкенд-сервисы
• Умеете решать задачи из области Causal Inference