pythonsqlllmmachine learninga b testingembeddingsrecommender systemsrankingtwo tower models
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указана
На похожих ролях по рынку
$2.8к$3.6кмедиана$4.4к
9 в выборке
На международном рынке: $130к/год ($105к - $166к)
88
Хорошая вакансия
развернуть
У роли понятный фокус на продуктовый ML, заметная ответственность за полный цикл и конкретная специализация на рекомендательных системах; условия по оплате не раскрыты.
Кликните для подробной информации
Актуальный ML-стекПонятные задачиПоддержка обучения
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 команду RecSys (ML/рекомендательные системы): Решение продуктовых задач с помощью ML — от исследования данных и проверки гипотез до запуска моделей в production и оценки бизнес-эффекта — с акцентом на рекомендации, ранжирование, прогнозирование и персонализацию. Фокус на проектировании экспериментов, развитии candidate generation и ranking-моделей, а также промышленной эксплуатации с мониторингом и переобучением.
Локация: Москва, Кутузовский проспект, 32к1; гибридный или удалённый формат в пределах РФ
Компания
Домклик — продукт для полного цикла операций с недвижимостью на Web, iOS и Android.
Что делать
Решать продуктовые задачи с помощью ML: формулировать гипотезы, исследовать данные, запускать решения в production и оценивать бизнес-эффект.
Развивать модели рекомендаций, ранжирования, прогнозирования и персонализации, включая новые архитектуры и подходы.
Проводить исследования, искать точки роста и проверять гипотезы на реальных данных.
Проектировать эксперименты и оценивать offline-метрики, A/B-тесты, продуктовые и бизнес-метрики.
Доводить модели до промышленной эксплуатации совместно с ML- и Backend-инженерами: определять требования к данным, inference, мониторингу и переобучению.
Участвовать в развитии DS-практики: проводить ревью, делиться экспертизой и участвовать в технических решениях.
Требования
Уверенное владение Python и стандартным DS/ML-стеком.
Опыт построения рекомендательных систем: candidate generation, ranking/reranking, embeddings, two-tower модели.
Хорошее понимание классического ML и умение выбирать подход под задачу.
Опыт решения продуктовых ML-задач на реальных данных.
Понимание рекомендательных систем и/или ranking-задач.
Опыт работы с большими объёмами данных и уверенное написание SQL-запросов.
Опыт: от 3 до 6 лет.
Хорошо, если есть
Опыт применения LLM и foundation models в продуктовых ML-системах.
Опыт работы с недвижимостью, маркетплейсами, классифайдами, e-commerce или другими продуктами с большим каталогом объектов.
Культура и преимущества
Работа в аккредитованной IT-компании с гибридным или удалённым форматом в пределах РФ.
ДМС с первого месяца, современная техника и конкурентная заработная плата.
Корпоративный университет, онлайн-курсы, конференции и митапы.
Комфортный офис класса А рядом со станцией метро и МЦК «Кутузовская», фитнес-зал в здании.
Гибкое начало рабочего дня и льготная программа ипотеки для сотрудников.
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 →