pythonsqlgitci cdmachine learningpytorcha b testingtensorflowrecommender systems
RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указана
На похожих ролях по рынку
$2.8к$3.6кмедиана$4.4к
8 в выборке
На международном рынке: $125к/год ($105к - $149к)
83
Хорошая вакансия
развернуть
Чётко описанная роль в рекомендательных системах в известной продуктовой компании даёт возможность вести ML-задачи полного цикла, но зарплата не раскрыта, поэтому оценить условия оплаты заранее нельзя.
Кликните для подробной информации
Зарплата не указанаСовременный стекПонятные задачиСвой продуктГибкий формат
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Data Scientist в RecSys (рекомендательные системы): Разработка и внедрение моделей рекомендаций и ранжирования для картографических сервисов, поиска по категориям и персональных подборок с акцентом на оценку качества и production ML. Focus on формулировании ML-гипотез, A/B-тестировании, мониторинге деградаций и создании надёжных ML-пайплайнов.
Локация: удалённо по России; доступен гибридный формат в офисах Москвы, Санкт-Петербурга и Новосибирска
Компания
2GIS развивает картографические и рекомендательные сервисы, помогающие пользователям выбирать места и сервисы в городе.
Что делать
Разрабатывать и улучшать модели рекомендаций и ранжирования для рекомендаций заведений на карте, поиска по категориям и персональных подборок.
Формулировать и проверять продуктовые и ML-гипотезы, проводить офлайн-оценку моделей и участвовать в A/B-тестах.
Развивать метрики качества рекомендаций, анализировать ошибки моделей и находить точки роста.
Внедрять модели в production, разрабатывать сервисы и участвовать в развитии ML-пайплайнов.
Настраивать мониторинг качества моделей и данных, алертинг на деградации, а также писать unit- и интеграционные тесты.
Участвовать в проектировании решений и code review.
Требования
От 3 лет опыта в роли Data Scientist, ML Engineer или на близкой позиции.
Не менее 2 лет опыта с рекомендательными системами, понимание подходов к рекомендациям и ранжированию, особенностей данных и типичных проблем таких моделей.
Опыт ведения ML-задач полного цикла: от исследования данных и формулирования гипотез до обучения, внедрения и сопровождения моделей в production.
Уверенное владение Python и SQL, использование классического ML-стека и библиотек для работы с данными и моделями.
Опыт работы хотя бы с одним DL-фреймворком: PyTorch, TensorFlow или Keras.
Умение оценивать качество рекомендательных систем, выбирать и интерпретировать офлайн-метрики, участвовать в подготовке и анализе A/B-тестов.
Понимание принципов production-разработки, навыки написания unit-тестов, проектирования решений и участия в code review.
Опыт работы с Git и CI/CD, знакомство с GitLab, Jenkins и Jira.
Культура и преимущества
Аккредитованная IT-компания.
Удалённая работа по России или гибридный формат в офисах Москвы, Санкт-Петербурга и Новосибирска.
Нет дресс-кода и строгого графика.
Работа со сложным доменом рекомендательных систем для городских сервисов.
Возможность выступать на конференциях и участвовать в их организации.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →