На ритейл проект ищем Data Scientist, который будет применять новейшие методики машинного обучения и аналитики данных в продуктах Big Data.
Чем предстоит заниматься:
- Писать код и тесты на Python, взаимодействовать с командой разработчиков, участвовать в ревью кода.
- Оптимизировать существующую архитектуру дизайна компонентов системы при наличии потребности.
- Проводить A/B-тесты, разрабатывать структуры экспериментов A/B-тестирования.
- Применять новейшие методики машинного обучения и аналитики данных в продуктах Big Data.
- Деплоймент разработанных моделей и сервисных решений внутри инфраструктуры организации (Hadoop/Kubernetes/Airflow).
- Составлять и улучшать SQL-запросы, включая повышение производительности запросов (например, в Spark).
- Предлагать идеи для улучшения модели/подхода.
- Мониторить исполнения поставленных KPI менеджерами направления Big Data в процессе выпуска новых версий продукта.
- Реализовывать технические аспекты внедрений DS-решений в продуктах отдела.
- Формировать требования к данным для разработки математических моделей в рамках релизов продуктов больших данных.
- Изучать особенности целевой области, направленное на повышение точности и эффективности моделей, а также предлагать инициативу по улучшению показателей ключевых проектов и продуктов Big Data.
Для нас важно:
- Опыт работы от 4-х лет в аналогичной роли.
- Знание алгоритмов и структур данных из стандартного курса.
- Знакомство с алгоритмами из расширенного набора: вероятностные, алгоритмы во внешней памяти, алгоритмы на графах.
- Опыт проверки гипотез, знание бутстреп и A/B-тестов, а так же снижение дисперсии и выявление причинно-следственных связей.
- Понимание ML-алгоритмов и подходов.
- Понимание какие бизнес-метрики для модели нужно мониторить.
- Умение разово зафиттить модель, по запросу проверить, жива ли она, обновить и развернуть какое-либо необходимое ПО в кластере.
- Умение версионирования моделей, данных и мониторинг работы моделей, качества данных.
- Умение перевести идеи в чистый код, который будут и исполнять, и читать.
- Опыт работы с git'ом.
- Опыт оптимизации вычислений/запросов транзакции/ACID/Индексов.
- Умение декомпозировать понятные задачи.
Главный принцип SkillStaff - Выбирай!
- РАЗНООБРАЗИЕ ПРОЕКТОВ. Выбирай из сотен компаний и проектов то, что интересно и полезно для твоего роста. SkillStaff помогает реализовывать ежегодно порядка 500 различных ИТ-проектов для крупного бизнеса.
- КОМФОРТ. SkillStaff — аккредитованная IT-компания, белая зарплата и удобный график работы. Создавай идеальные условия для своей работы: удаленная работа или возможность работать как в офисе клиента, так и в комфортном офисе SkillStaff в центре Москвы на Воздвиженке.
- РАЗВИТИЕ. Выбирай сам путь, по которому ты хочешь развиваться. Используй возможность обмена опытом и получение знаний через участие в разных проектах, совместную работу с высококвалифицированными коллегами.
- КУЛЬТУРА. Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем развиваться, чтобы #вместе переходить на новый уровень!