pythonsqlkafkamachine learningpytorcha b testingnlpscikit learnrecommendation systemssearch ranking
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru
Пожаловаться
Зарплата и рынок
развернуть
По рынку СНГ данных пока нет
На международном рынке: $176к/год ($136к - $210к)
91
Крутая вакансия
развернуть
Чётко очерченная senior-роль в крупной продуктовой компании: ранжирование и рекомендации в продакшене, проверка решений через эксперименты и явная поддержка профессионального развития.
Актуальный ML-стек
Понятные задачи
Работа на масштабе
Поддержка развития
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Senior Data Scientist (команда рекомендаций): развитие ML-моделей поискового ранжирования и рекомендательных систем для высоконагруженного поискового кластера с акцентом на NLP, feature engineering и A/B-эксперименты. Focus on прототипировании решений на Python, подготовке обучающих выборок из хранилищ данных и внедрении моделей в продакшн.
Локация: удалённо или из офиса; город/регион — Москва. Оформление в соответствии с ТК РФ.
Зарплата: от 450000 RUR на руки в месяц.
Компания
HeadHunter развивает сервис поиска работы с ML-моделями поискового ранжирования и рекомендаций.
Что делать
Развивать модели поискового ранжирования и рекомендательных систем.
Тюнинговать существующие модели, выполнять feature engineering и создавать новые решения с нуля.
Прототипировать решения и доводить их до продакшна на Python.
Поддерживать модели на всём цикле: от подготовки обучающей выборки из хранилищ данных до анализа A/B-экспериментов и переключения пользователей на новый функционал.
Работать с моделями, функционирующими в online-режиме под большой нагрузкой на поисковом кластере из 100+ машин.
Требования
Более 6 лет опыта работы.
Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшне.
Понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning, а также алгоритмов и структур данных.
Знание принципов работы нейросетевых моделей для обработки текста.
Уверенное владение Python, включая NumPy, SciPy, PyTorch и scikit-learn.
Понимание и опыт работы с A/B-экспериментами.
Опыт работы с различными источниками данных, включая SQL, Cassandra, Hive, Presto и Kafka, желателен.
Опыт в ранжировании, рекомендациях и NLP-задачах будет преимуществом; знание и опыт с Java приветствуются.
Культура и преимущества
Возможность работать удалённо или из офиса.
Гибкий график рабочего дня.
«Белая» заработная плата, выплачиваемая точно в срок.
Корпоративное ДМС с первого месяца работы.
Профессиональное развитие, обучение за счёт компании и участие в специализированных конференциях.
Работа в продуктовых кросс-функциональных командах по гибким методологиям.
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 →