Старший ML-разработчик в Яндекс 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.

Обязанности:

• 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.