Мы в Headhunter работаем с огромной клиентской базой работодателей в сегменте малого и среднего бизнеса. Мы накопили массивы различной информации, относящейся к поведению клиентов на сайте, прошлому взаимодействию с ними и т.д.
Сейчас мы находимся в поиске опытного data scientist’а в команду Монетизации.
Мы уже начали работу с собранными данными и будем погружаться еще глубже в такие задачи как:
- Выявление клиентов на основе различных сигналов для проактивной коммуникации;
- Сегментация клиентов на основе «больших данных» для кастомизации клиентских стратегий;
- Построение рекомендательной ML-модели, которые позволит отвечать на эти вопросы.
Обязанности:
- Переводить задачу с языка продактов на язык машинного обучения. Предлагать свои идеи на тему того, как продуктовым инициативам могут помочь DS решения;
- Очень много прототипировать и доводить свои решения до продакшена на Python;
- Обучать модели с нуля: выгружать данные, заниматься feature engineering'ом, выбирать ML-алгоритмы и тюнить их;
- Доводить все модели до продакшена, запускать в A/B, поддерживать удачные решения.
Требования: - Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшене или исследовательских целях;
- Понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning;
- Знание принципов работы моделей для обработки текста;
- Уверенное владение Python (numpy, scipy, pytorch, sklearn, jupyter);
- Алгоритмическая подготовка: знание основных алгоритмов и структур данных.
Будет плюсом:
- Опыт работы с различными источниками данных: SQL, Cassandra, Hive, Presto, Kafka, etc.;
- Опыт в задачах кластеризации неструктурированных данных, рекомендательных системах;
- Понимание и опыт работы с A/B-экспериментами;
- Хорошие коммуникативные навыки, умение объяснить бизнесу детали ML-решений без сложных терминов :).
Условия:
-
Возможность выбора места работы: удаленно или из офиса;
-
Гибкий график рабочего дня;
-
Оформление в соответствии с ТК РФ, «Белая» заработная плата, выплачиваемая точно в срок;
-
Корпоративное ДМС с первого месяца работы (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно);
-
Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях.