Data Scientist (RecSys)

Локация: удалённая работа по РФ; возможен гибридный формат в офисах Москвы, Санкт-Петербурга и Новосибирска.

Компания

2ГИС развивает рекомендательные сервисы для выбора заведений и городских услуг внутри своих продуктов.

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, а также алертинг на деградации.
• 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, включая понимание подходов к построению рекомендаций и ранжированию, особенностей данных и типичных проблем 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, написание unit-тестов, участие в проектировании решений и code review.
• Опыт работы с Git и CI/CD-процессами; знакомство с GitLab, Jenkins и Jira.

Культура и преимущества

• Аккредитованная IT-компания.
• Работа со сложным доменом рекомендательных систем для выбора мест и сервисов в городе.
• Удалённая работа по РФ или гибридный формат в офисах Москвы, Санкт-Петербурга и Новосибирска.
• Нет дресс-кода и строгого графика; рабочий формат согласуется с командой.
• Использование современных технологий, участие в конференциях и их организация.