Data Scientist (SberAds)

• 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.

• 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).

• 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.

• 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).

• опыт решения задач ранжирования, поиска или RTB;

• опыт разработки на Go;

• успешный опыт на kaggle.

• 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

Сбербанк