Опыт разработки рекомендательных систем: матричная факторизация, контентные и коллаборативные подходы, трансформеры, двухэтапные архитектуры (retrieval + ranking)
Уверенный опыт работы с градиентным бустингом (CatBoost, LightGBM, XGBoost) и пониманием их внутренних механизмов
Опыт работы с временными рядами
Знание теории вероятности, математической статистики и линейной алгебры в прикладном контексте
Умение проверять статистические гипотезы, работать с доверительными интервалами, оценивать значимость признаков
Понимание принципов валидации моделей на временных данных, борьбы с data leakage и переобучением
Знание методов ранжирования, метрик ранжирования (NDCG, MRR, MAP) и метрик оценки рекомендательных систем (HitRate@K, Recall@K, Coverage, Diversity)
Понимание подходов к решению проблемы cold-start и работе с bias в рекомендациях
Опыт интерпретации моделей
Уверенное знание Python на уровне ООП (+ классический набор библиотек: pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib/seaborn/plotly)
Умение обучать и дообучать модели на GPU
Базовые знания SQL и работы с промышленными/реляционными базами данных
Понимание специфики промышленного ML: дрейф данных, мониторинг качества
Опыт запуска ML в прод — понимание принципов сервинга моделей: Docker, Kubernetes, базовое понимание CI/CD
Желание глубоко погрузиться в доменную область
Будет преимуществом:
Знакомство с MLOps-инструментами: MLflow, DVC, Kubeflow, KServe
Опыт взаимодействия с инженерами, технологами и продукт-командой, умение переводить бизнес-требования в ML-задачи
Опыт проведения A/B-тестов и дизайна экспериментов для оценки эффективности моделей
Мы предлагаем:
Работу в команде экспертов.
Широкий технологический стек, сотни проектов.
Гибкий график работы, который позволяет высыпаться и выделять время на хобби.
Льготы и меры господдержки, предусмотренные для IT-компаний (аккредитованы Минцифры*).
Возможность разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии.
У нас выстроены процессы удаленной работы, при этом есть просторные офисы с зонами коворкинга, где можно с комфортом пообщаться, поиграть в настолки или в тишине обдумать рабочие задачи.
Возможность прокачаться во всех интересующих направлениях.
Развитую систему наставничества, сертификацию за счёт компании, участие в конференциях, изучение английского языка.
Активный обмен опытом, внутренние и внешние митапы по разработке, хакатоны, доклады по развитию hard и soft skills.
50+ клубов по интересам и профессиональных сообществ внутри компании.
Уютный мерч.
Полный соцпакет и «белую» зарплату.
Корпоративную базу знаний и социальную сеть для удобства общения с каждым из 1500+ сотрудников.
Гибкую систему бонусов, которая настраивается под индивидуальные потребности: различные уровни ДМС, оплата обучения и занятий любыми видами спорта.
Заботу о ментальном здоровье: онлайн-консультации с психологом.
