RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указана
На похожих ролях по рынку
$3.2к$4.2кмедиана$4.4к
9 в выборке
На международном рынке: $185к/год ($139к - $212к)
88
Крутая вакансия
развернуть
Масштабный продукт, современный ML-стек и топовое железо делают эту вакансию отличным выбором для любого DS, который хочет решать реальные задачи в RecSys.
Кликните для подробной информации
Зарплата не указанаПередовой стекТоповое железоРост и обучениеПонятный фокус
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
Senior Data Scientist (Rec. System) (машинное обучение и рекомендательные системы): исследование и реализация алгоритмов машинного обучения для рекомендательных сценариев Okko с акцентом на анализ данных, эксперименты с моделями и разработку полного ML-цикла. Focus on применение нейронных сетей, свёрточных архитектур и трансформеров, а также обучение моделей на GPU и подготовку к продакшен-инференсу.
Локация: Москва, Баррикадная; возможна удалённая работа
Компания
Okko IT развивает рекомендательную систему, являющуюся одним из ключевых ML-сервисов Okko.
Что делать
Исследовать и реализовывать алгоритмы и практики машинного обучения в рекомендательных сценариях.
Анализировать исходные данные и результаты экспериментов с моделями.
Разрабатывать модели совместно с командами DWH, аналитики, разработки и DevOps/MLOps.
Участвовать в запуске A/B-экспериментов и внедрении моделей в продакшен.
Требования
Хорошие аналитические навыки и понимание базовых алгоритмов и структур данных.
Уверенное знание Python, NumPy и Pandas.
Знание классического машинного обучения и этапов разработки модели — от подготовки данных до тестирования в продакшене.
Понимание современных нейронных сетей, свёрточных нейросетей и трансформеров на уровне самостоятельного применения.
Хорошо, если есть
Опыт работы с рекомендательными системами, NLP или Computer Vision.
Ориентация в SOTA-практиках и регулярное чтение научных статей.
Опыт работы с алгоритмами reinforcement learning.
Понимание обучения моделей на GPU и опыт распределённого обучения трансформеров.
Понимание Feature Store и опыт построения real-time-фич для инференса.
Культура и преимущества
Выделенные команды DWH, аналитики, разработки и DevOps/MLOps.
Серверы с GPU A100 80 GB и данные сервиса с миллионами пользователей.
Внутренние курсы по RL, RecSys и практической аналитике.
Необходимое оборудование и программное обеспечение.
Официальное трудоустройство, ДМС со стоматологией, офисный врач и доплата больничного листа.
Корпоративные скидки, льготная ипотека, подписки на сервисы партнёров, корпоративный спорт и электронная библиотека.
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 →