МТС
Work format
remote
Work type
fulltime
Grade
middle
1 month ago
Data Scientist (Middle)
статистика
машинное обучение
python
sql
linux
docker
go
2 500-3 000
USD
Data Scientist (Middle)
Локация: Удалённо
Компания: MТС
ЗП: от 2 500 до 3 000 $
Занятость: Полная
Цели и задачи:
Строить модели скоринга клика на баннер / видимости баннера / целевого действия на сайте / фродового траффика
Анализировать весь пайплайн моделей платформы и находить новые подходы к приоритезации баннеров, кампаний в рекламных аукционах, к ценообразованию в ставках
Сопровождать процесс постановки на регламент процессов в Airflow, консультировать Data Engineer
Сопровождать A/B-тесты моделей
Разрабатывать пайплайны для препроцессинга и экстракции фичей (NLP, CV)
Исследовать и составлять требования к наборам сырых данных для поиска нужных фичей для своих МЛ моделей
Требования:
Глубокое понимание статистических подходов и методов (регрессия, свойства распределений, оценка максимального правдоподобия, проверка гипотез и их правильное использование) и опыт их применения
Коммерческий опыт применения классических алгоритмов машинного обучения (LR, RF, XGBoost/LGBM/CatBoost), их калибровки, понимание их преимуществ, недостатков и ограничений
Свободное владение основными ML библиотеками на Python (pandas, numpy, sklearn, seaborn и др.)
Высокий уровень владения SQL, опыт работы в распределённых/параллельных вычислениях на Spark
Опыт работы с Linux, Docker
Опыт разработки на Go или желание его получить, готовность учиться новому
Приветствуется опыт работы над задачами анализа текста и изображений. Знание базовых алгоритмов по направлениям: dimensionality reduction, object detection, text extraction. Готовность изучить подходы в ходе работы над задачами
Достойный уровень инженерной культуры (Git, Jira, Confluence и т.д.)
💬 Резюме отправлять:
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо
Компания: MТС
ЗП: от 2 500 до 3 000 $
Занятость: Полная
Цели и задачи:
Строить модели скоринга клика на баннер / видимости баннера / целевого действия на сайте / фродового траффика
Анализировать весь пайплайн моделей платформы и находить новые подходы к приоритезации баннеров, кампаний в рекламных аукционах, к ценообразованию в ставках
Сопровождать процесс постановки на регламент процессов в Airflow, консультировать Data Engineer
Сопровождать A/B-тесты моделей
Разрабатывать пайплайны для препроцессинга и экстракции фичей (NLP, CV)
Исследовать и составлять требования к наборам сырых данных для поиска нужных фичей для своих МЛ моделей
Требования:
Глубокое понимание статистических подходов и методов (регрессия, свойства распределений, оценка максимального правдоподобия, проверка гипотез и их правильное использование) и опыт их применения
Коммерческий опыт применения классических алгоритмов машинного обучения (LR, RF, XGBoost/LGBM/CatBoost), их калибровки, понимание их преимуществ, недостатков и ограничений
Свободное владение основными ML библиотеками на Python (pandas, numpy, sklearn, seaborn и др.)
Высокий уровень владения SQL, опыт работы в распределённых/параллельных вычислениях на Spark
Опыт работы с Linux, Docker
Опыт разработки на Go или желание его получить, готовность учиться новому
Приветствуется опыт работы над задачами анализа текста и изображений. Знание базовых алгоритмов по направлениям: dimensionality reduction, object detection, text extraction. Готовность изучить подходы в ходе работы над задачами
Достойный уровень инженерной культуры (Git, Jira, Confluence и т.д.)
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний