pythonsqlstatisticsmachine learninga b testingrecommendation systemsgradient boostingmultimodal modelsml productionlearning to rank
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указанаразвернуть
На похожих ролях по рынку
$1.3к$2.3кмедиана$2.7к
10 в выборке
На международном рынке: $130к/год ($88к - $155к)
83
Хорошая вакансия
развернуть
У роли понятный продуктовый фокус, содержательные ML-задачи и хорошие условия, но уровень оплаты в описании не указан.
Актуальный ML-стек
Понятные задачи
Хороший соцпакет
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Data Scientist в Freedom Business (Fintech): разработка и улучшение ML-моделей для продуктовых задач, включая рекомендательные системы и ранжирование, с акцентом на анализ данных, A/B-тестирование и продуктовые метрики. Focus on проектировании рекомендаций, выводе моделей в продакшн, работе с поведенческими, текстовыми и мультимедийными данными и мониторинге качества.
Локация: Алматы, проспект Жибек Жолы, 135; работа на месте работодателя в гибридном формате.
Компания
Globerce Capital — IT-холдинг, разрабатывающий комплексные решения полного цикла для fintech, e-commerce и telecom: от консалтинга и проектирования до внедрения и поддержки.
Что делать
Разрабатывать и улучшать ML-модели для ключевых продуктовых задач.
Исследовать данные и находить точки роста продукта.
Проектировать и анализировать A/B-тесты, развивать систему продуктовых метрик.
Переводить бизнес-задачи в метрики, включая конверсию, удержание, досмотр видео и средний чек.
Выводить модели в продакшн совместно с ML-инженерами и контролировать их качество.
Работать с поведенческими, текстовыми и мультимедийными данными, самостоятельно выстраивать их сбор и разметку.
Требования
От 3 лет опыта работы Data Scientist, включая не менее 1 года с рекомендательными системами или ранжированием.
Уверенное знание Python, pandas, NumPy, scikit-learn и SQL.
Опыт с градиентным бустингом: CatBoost, LightGBM или XGBoost; знание задач learning-to-rank.
Понимание коллаборативной фильтрации, контентных и гибридных рекомендаций, а также решения проблемы холодного старта.
Опыт проектирования и анализа A/B-тестов; знание проверки гипотез, мощности теста и доверительных интервалов.
Опыт вывода моделей в продакшн или тесной работы с ML-инженерами.
Хорошо, если есть
Опыт в e-commerce, маркетплейсах или видеоплатформах с лентой контента.
Опыт работы с мультимодальными моделями, CLIP и эмбеддингами видео и изображений.
Опыт распознавания речи и анализа текста, включая Whisper и анализ тональности.
Знание PyTorch.
Опыт с Airflow, Docker, MLflow, потоковыми данными и онлайн-признаками.
Культура и преимущества
Полная занятость и гибкий график: начало рабочего дня в 9:00 или 10:00.
Трудоустройство по ТК РК, ДМС для сотрудников и их близких.
Материальная помощь в различных жизненных ситуациях.
Прозрачная система грейдирования, English Club и корпоративная техника.
Скидки на спортивные абонементы, подарки и бонусы от партнеров.
Технологичный офис в центре Алматы.
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 →