Senior Data Scientist (SberAds)

Навыки

• Airflow
• AWS
• B2C-продажи
• ClickHouse
• Конверсия
• Финтех и платежи
• Go

О компании и продукте

• 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.

Задачи

• строить/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)
• 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

• 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

Условия

• офис метро Маяковская (Оружейный переулок)
• гибридный формат работы
• конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)
• ДМС с первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний
• материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
• дисконт-программы от компаний партнеров
• бесплатный фитнес на территории работодателя
• внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.