Lead Data Scientist
Summary
Lead Data Scientist for SberAds building predictive ML models for real-time ad auctions — user identification, bid prediction, relevance and conversion. Stack: Python, Go, PySpark, Spark, Kafka, ClickHouse, Airflow, MLFlow.
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.* 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.* 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.* 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.