Lead Data Scientist

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
• далее выбирая релевантные объявления для показа
• и наконец, определяя с какой рекламой и с какой ставкой мы идем участвовать в аукционе.

Команда напрямую влияет на качество показываемой рекламы, удовлетворенность рекламодателей и эффективность SberAds.

Ищем Lead Data Scientist

Наш стек: Python, Go, S3, Spark, Hive, Airflow, MLFlow, Kafka, ClickHouse.

Обязанности

• строить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна
• заниматься полным циклом DS/ML задач
• развивать компетенцию DS в качестве и количестве
• являться заказчиком на удобную и быструю платформу для работы DS/ML инженеров.

Примеры задач:

• 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)
• проработать текущие проблемы с которыми сталкивается DS при проведении экспериментов
• внедрить подходы к ai оценке ml system design в командах.

Требования

• глубокое 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.

Будет плюсом:

• специализация в задачах ранжирования, поиска или рекламе
• опыт разработки на Go.

Условия

• комфортный современный офис, Оружейный пер. 41
• гибридный график работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.