Привет! Это команда Эффективность рекламы.
Наша группа отвечает за эффективность товарной рекламы - продавец платит маркетплейсу за продвижение своих товаров в поиске, каталоге, рекомендациях и других местах. Наша задача - чтобы реклама была интересна пользователю, эффективна для рекламодателя и выгодна платформе.
Мы развиваем высоконагруженную и сложную систему с множеством классических и не только DS задач на пересечении рекламы и работы с данными. За этим стоит несколько команд разработки, ML и DS специалистов.
Сейчас мы ищем старшего Data Scientist, который будет развивать модели предсказания вероятностей целевых действий в ML-команде.
Наш стек:
Вы будете:
Улучшать качество алгоритмов ранжирования, работать с полным циклом задач в области ML.
Проводить исследования, подбирать подходящие решения и запускать A/B-тесты для проверки гипотез.
Работать с данными: от анализа и построения признаков до автоматизации пайплайнов расчёта датасетов на PySpark.
Взаимодействовать с ML-инженерами и командами разработки для вывода моделей в прод.
Нам важно:
Опыт внедрения ML-моделей в прод.
Глубокие знания теории машинного обучения.
Хорошее знание Python.
Опыт написания SQL-запросов или работы со PySpark.
Проактивность и интерес к задачам в области рекламы и Computational Advertising.
Будет плюсом:
Опыт внедрения ML-моделей для рекламы.
Опыт работы в рекламных системах.
Знание Hadoop, PySpark, ClickHouse, Airflow, Grafana.
Знание и опыт работы с нейросетевыми архитектурами.
