Вакансия из Telegram канала - Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
Data Scientist в RecSys, middle+
Локация: Удаленно
Компания: Контур
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
RecSys — набор сервисов, позволяющих подобрать для клиента Контура лучшее продуктовое предложение. Их цель — повысить конверсию за счет создания и внедрения в процессы продаж рекомендательной системы, которая ежедневно будет формировать список NBO и NBA.
Задачи:
- Проектировать и развивать модели рекомендаций: collaborative filtering-, content-based-, sequential-модели и их комбинации.
- Проверять гипотезы, оценивать влияние моделей на бизнес-метрики, рассчитывать практическую пользу решений.
- Работать с данными: анализировать и исследовать факторы, влияющие на рекомендации.
- Улучшать качество рекомендаций и устойчивость моделей.
- Участвовать в обсуждении продуктовых решений совместно с аналитиками, продактом и командой DS.
Мы ожидаем:
- Опыта коммерческой разработки ML-решений от трех лет, желательно в рекомендательных системах для услуг или ритейла.
- Опыта коммерческой разработки в RecSys от трех лет, желательно в сфере услуг или ритейла.
- Глубокого понимания принципов построения рекомендательных систем и работы алгоритмов рекомендаций: collaborative filtering, content-based, SASRec и др.
- Широкого кругозора в области рекомендательных систем, отслеживания трендов индустрии.
- Высокой самостоятельности, опыта формулирования задач, умения объяснять технические решения бизнесу, аналитикам и менеджерам.
- Готовности генерить гипотезы, не доверять первому результату.
🌐 Резюме отправлять:
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удаленно
Компания: Контур
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
RecSys — набор сервисов, позволяющих подобрать для клиента Контура лучшее продуктовое предложение. Их цель — повысить конверсию за счет создания и внедрения в процессы продаж рекомендательной системы, которая ежедневно будет формировать список NBO и NBA.
Задачи:
- Проектировать и развивать модели рекомендаций: collaborative filtering-, content-based-, sequential-модели и их комбинации.
- Проверять гипотезы, оценивать влияние моделей на бизнес-метрики, рассчитывать практическую пользу решений.
- Работать с данными: анализировать и исследовать факторы, влияющие на рекомендации.
- Улучшать качество рекомендаций и устойчивость моделей.
- Участвовать в обсуждении продуктовых решений совместно с аналитиками, продактом и командой DS.
Мы ожидаем:
- Опыта коммерческой разработки ML-решений от трех лет, желательно в рекомендательных системах для услуг или ритейла.
- Опыта коммерческой разработки в RecSys от трех лет, желательно в сфере услуг или ритейла.
- Глубокого понимания принципов построения рекомендательных систем и работы алгоритмов рекомендаций: collaborative filtering, content-based, SASRec и др.
- Широкого кругозора в области рекомендательных систем, отслеживания трендов индустрии.
- Высокой самостоятельности, опыта формулирования задач, умения объяснять технические решения бизнесу, аналитикам и менеджерам.
- Готовности генерить гипотезы, не доверять первому результату.
🌐 Резюме отправлять:
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
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 →
Текст вакансии взят без изменений
Источник -
