Описание продукта
Один из ключевых юнитов в Big Data МТС — это платформа поиска и рекомендаций, которая использует всю мощь ML и "больших данных" для подбора наиболее релевантных айтемов для клиентов из каталогов МТС. Мы уже поставляем рекомендаций в онлайн-кинотеатр КИОН, в читалку «Строки», МТС Банк, сервисы по продаже билетов, интернет-магазин и другие продукты экосистемы МТС. Сейчас решаем задачи объединения рекомендательных движков в единую платформу, создания универсального поискового движка, realtime-триггеров и масштабирования на все сервисы компании.
Чем предстоит заниматься
- Разрабатывать инструменты в Open Source и in-house-фреймворках для построения рекомендательных систем.
- Генерировать гипотезы по улучшению рекомендаций для роста бизнес-метрик клиентов. Искать инсайты в данных.
- Превращать гипотезы в работающие ML-модели.
- Катить модельки в прод и по итогам А/В-тестов формулировать новые гипотезы по улучшению рекомендаций.
- Ставить задачи data-инженерам на доработки необходимых витрин, взаимодействовать с разработчиками для формирования пайплайнов поставки рекомендаций, совместно с аналитиками сетапить А/В-тесты.
Что нужно для этой работы
- Коммерческий опыт в Data Science от 2 лет.
- Опыт разработки и продуктивизации ML-сервисов (от моделек до API).
- Опыт работы с моделями трансформеров.
Будет плюсом
- Опыт внедрения ML-пайплайна в real-time-сервисы.
- Опыт работы с Docker, шедулерами (Airflow или любой другой).
- Опыт работы с Hadoop, Spark.
