data scientist в команду персонализации

Описания нет

• Исследовать большие объёмы данных о покупательском поведении и находить закономерности для решения бизнес-задач
• Разрабатывать и улучшать ML-модели для прогнозирования оттока и отклика пользователей
• Решать задачи uplift-моделирования и выбирать оптимальное воздействие на пользователя
• Подбирать персональные товары, категории, скидки, пороги и механики промо
• Генерировать и проверять гипотезы, участвовать в подготовке и анализе A/B-тестов
• Оценивать качество моделей по ML-метрикам и влиянию на бизнес-показатели
• Участвовать в развитии внутренних ML-инструментов и фреймворков команды
• Участвовать в подготовке моделей к промышленному запуску и их дальнейшем развитии

• Учиться на старших курсах бакалавриата или в магистратуре либо недавно окончить техническую специальность
• Хорошо знать Python и уметь писать понятный и структурированный код
• Знать основы машинного обучения и принципы работы классических ML-алгоритмов
• Уметь работать с данными и знать SQL
• Понимать основы математической статистики, теории вероятностей и проверки статистических гипотез
• Понимать принципы проведения A/B-тестов и оценки результатов экспериментов
• Уметь самостоятельно разбираться в новых задачах, формулировать гипотезы и проверять их на данных
• Интересоваться применением машинного обучения для решения бизнес-задач
• Будет плюсом: PySpark, PyTorch или другие библиотеки для глубокого обучения, uplift-моделирование, рекомендательные системы, персонализация, участие в ML-проектах и соревнованиях, исследовательские и учебные проекты, Airflow, Docker, Kubernetes, Grafana, MLflow, понимание жизненного цикла ML-модели и вывода моделей в промышленную эксплуатацию

• График 5/2