pythongomachine learningdeep learningadtechpysparkrecsysrankingdistributed data processing
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указана
На похожих ролях по рынку
$5.3к$6кмедиана$7.1к
15 в выборке
На международном рынке: $193к/год ($162к - $228к)
86
Хорошая вакансия
развернуть
У роли понятный фокус на ML и ответственность за внедрение моделей в продакшен, но лидерские задачи и зона ответственности за команду описаны не до конца.
Кликните для подробной информации
Роль лидаАктуальный стекМодели в аукционахОбучение
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
Lead Data Scientist (AdTech): Разработка предиктивных моделей и высоконагруженных сервисов для показа интернет-рекламы с акцентом на эмбеддинги, прогнозирование конверсий и ставок в аукционах. Focus on полный цикл DS/ML-задач, эксперименты с офлайн- и онлайн-признаками, а также доставку признаков в сервисы на Go.
Локация: Москва, офис работодателя; доступен гибридный график. Офис: Оружейный переулок, дом 41.
Компания
Команда SberAds развивает предиктивные модели и высоконагруженные сервисы для показа интернет-рекламы, участвующие в реальных рекламных аукционах.
Что делать
Создавать и совершенствовать модели для различных этапов показа рекламы.
Выполнять полный цикл DS/ML-задач — от постановки задачи до эксплуатации моделей.
Разрабатывать эмбеддинг-модели на основе описаний рекламных объявлений.
Добавлять признаки в модели прогнозирования конверсий и обучать модели для предсказания ставок в аукционах.
Проводить эксперименты с офлайн- и онлайн-признаками.
Доставлять признаки до сервисов на Go и развивать платформу для DS/ML-инженеров.
Требования
Более 6 лет опыта.
Глубокие знания классических методов машинного обучения и глубокого обучения.
Опыт применения промышленных решений RecSys.
Умение самостоятельно разрабатывать и сопровождать модели от постановки задачи до эксплуатации.
Уверенное владение Python и PySpark, опыт промышленной разработки кода.
Понимание принципов распределённой обработки данных.
Умение принимать обоснованные решения на основе анализа данных и аргументировать выводы.
Способность решать сложные задачи, разбивая их на подзадачи и контролируя выполнение.
Хорошо, если есть
Опыт в задачах ранжирования, поиска или рекламы.
Владение Go.
Культура и преимущества
Гибридный график и современный офис в Москве.
Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
Доступ к более чем 400 образовательным программам СберУниверситета.
Расширенная программа добровольного медицинского страхования, льготы на страховки для членов семьи и корпоративная пенсионная программа.
Скидка на ипотеку размером в треть ключевой ставки Центробанка России, подписка Прайм и бонус за рекомендации друзей.
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 →