Data Scientist (рекомендательная система)

Мы развиваем масштабную рекомендательную платформу, которая ежедневно обрабатывает миллионы пользовательских взаимодействий и формирует персонализированные рекомендации резюме и вакансий в реальном времени. Это не просто экспериментальная ML-модель в ноутбуке — это продакшн-система, где качество алгоритмов напрямую влияет на ключевые бизнес-показатели.

Приглашаем в команду Data Scientist. Наша команда отвечает за полный цикл ML-продукта: мы не только разрабатываем модели, но и отвечаем за их стабильную работу в продакшене. Мы строим end-to-end пайплайны — от сбора и обработки данных до деплоя моделей в Kubernetes-кластере с автоматическим мониторингом и A/B-тестированием. У нас нет "стены" между DS и инженерами — даем возможность влиять на весь жизненный цикл ML-продукта.

На нашей платформе работает портал «Работа в России» - второй по величине государственный федеральный портал.

Собственная микросервисная платформа для построения высоконагруженных распределенных проектов, NoSQL хранилище, построение моделей для аналитики, AI, OLAP, BI.

Стек: Python, Airflow, catboost, bert4rec, векторные БД

Обязанности:

• Разработка и оптимизация рекомендательных моделей

• Анализ и предобработка больших датасетов

• Проектирование и поддержка end-to-end пайплайнов для обработки данных и обучения моделей

• Внедрение и мониторинг моделей в продуктиве (MLOps)

• Оценка качества моделей, подбор метрик, A/B тестирование

• Взаимодействие с аналитиками, инженерами, продуктовой командой

Требования:

• Уверенное владение SQL
• Владение Python (pandas, numpy, matplotlib, seaborn и др.)
• Опыт работы с большими датасетами, очистка, обработка, генерация признаков
• Глубокое понимание метрик качества рекомендательных систем (Precision, Recall, MAP, NDCG и др.)
• Разработка и поддержка скриптов для автоматизации ETL/ELT процессов (Airflow)

Будет плюсом:

• Сильные аналитические способности: выявление инсайтов, формулирование гипотез, визуализация данных
• Навыки деплоя моделей (Docker, FastAPI, MLflow), CI/CD
• Опыт проведения A/B тестирований, статистический анализ результатов

Условия:

• ДМС после испытательного срока с возможностью страхования детей и родственников;
• Спорт и изучение английского языка со скидкой;
• Корпоративная валюта, с помощью которой можно приобрести ценные подарки, компенсировать расходы на детский лагерь или занятия спортом;
• Праздники и ивенты — неотъемлемая часть нашей корпоративной культуры;
• Удобные процессы: оформляем кадровые документы в электронном виде онлайн и без бумаги. И, конечно же, у нас всё прозрачно и надежно: белое оформление по ТК РФ;
• Удаленный формат работы