Data Scientist (SberAds)

ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Ждем именно тебя! 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 Middle 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; * участвовать в создании и развитии платформы рекламы; * улучшать процесс построения моделей (от выдвижения гипотез до мониторинга работы модели). 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; * Ппровести эксперименты с новыми офлайн/онлайн признаками в моделях. Доставить признаки до сервиса на Go (тут если что помогут коллеги); * Внедрить модель, которая фильтрует подозрительный входящий трафик. Требования * знание классического ML и Deep Learning подходов * понимание основных методов RecSys; * уверенный опыт разработки на Python, в том числе знание библиотек pandas, numpy, sklearn, torch, catboost/xgboost/lightgbm; * умение принимать решения на основании данных и аргументировать свою позицию; * понимание принципов распределенной обработки данных, опыт работы со Spark; * умеете выходить за рамки jupyter ноутбука и не боитесь писать подакшн-код (git, pytest, airflow). Будет плюсом: * опыт решения задач ранжирования, поиска или RTB; * опыт разработки на Go; * успешный опыт на kaggle. Условия комфортный современный офис - Оружейный переулок, 41 гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров