okko it

Senior Data Scientist (Rec. system)

Мы делаем рекомендательную систему, которая является одним из ключевых ML-сервисов в Okko. Простые задачи мы уже решили, остались интересные.

okko it

↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Мы делаем рекомендательную систему, которая является одним из ключевых ML-сервисов в Okko. Простые задачи мы уже решили, остались интересные.

Обязанности

  • исследование и реализация алгоритмов и практик машинного обучения в рекомендательных сценариях Okko.
  • анализ исходных данных и результатов экспериментов с моделями.

Что мы используем

  • Python.
  • PyTorch.
  • Airflow.
  • Feast.
  • ClickHouse.

Условия

  • выделенная команда DWH и команда аналитиков, которые помогают в сборе данных, поиске зон роста и запуске A/B-экспериментов.
  • команда разработки и DevOps/MLOps, которые помогают в вопросах инфраструктуры и деплоя моделей.
  • внутренние курсы с обучением по разным топикам (RL, RecSys, практическая аналитика).
  • серверы с A100 (80 GB) для обучения нейронных сетей и данные сервиса с миллионами пользователей.

Необходимые навыки

  • хорошие аналитические навыки, понимание базовых алгоритмов и структур данных.
  • хорошее знание Python и базовых библиотек для работы с данными (NumPy, Pandas).
  • хорошее знание классического ML.
  • понимание этапов разработки модели от подготовки данных до тестирования в продакшн-системе.
  • понимание принципов работы современных нейронных сетей.
  • понимание принципов свёрточных нейросетей и трансформеров на уровне самостоятельного использования.

Будет плюсом:

  • опыт работы в RecSys.
  • опыт работы в NLP и Computer Vision.
  • хорошая ориентация в SOTA-практиках и регулярное самостоятельное чтение статей.
  • опыт работы с RL-алгоритмами.
  • понимание особенностей обучения моделей на GPU.
  • опыт распределённого обучения трансформеров.
  • понимание принципов работы Feature Store и опыт построения real-time-фич для инференса.

Мы предлагаем

  • необходимое оборудование и софт для работы.
  • официальное трудоустройство.
  • ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки.
  • льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта.
  • бесплатная подписка на сервисы партнёров.
  • корпоративный спорт.
  • насыщенная корпоративная жизнь.
  • электронная библиотека издательства МИФ, в которую входят почти 2 тыс. единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам.

Похожие вакансии Data Science & ML

Соц.сети

Data Scientist / Analyst

Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

📑 Вакансия Data Scientist / Analyst

Полная занятость · Удалённо

💎 ••••••••, разрабатывающая мобильные приложения (от pet care до lifestyle), ищет Data Scientist/Analyst с сильной аналитической подготовкой для работы с маркетинговыми, продуктовыми, подписочными и финансовыми данными. Роль сочетает анализ данных, статистику и прогнозное моделирование с фокусом на долгосрочные маркетинговые метрики и предсказание LTV: работа с крупными транзакционными и event-level датасетами, разработка и поддержка предиктивных моделей, исследование качества данных и поведенческих паттернов, помощь бизнесу в прогнозировании и понимании ключевых метрик (LTV, revenue, retention, CAC, ROI/ROMI, payback). Задачи: разработка, валидация, улучшение и поддержка ключевых маркетинговых моделей прогнозирования (долгосрочный LTV, выручка, retention); построение и сопровождение надёжных time-based валидаций и backtesting-подходов; работа с неполными и цензурированными данными когорт с учётом их зрелости; исследование транзакционных и event-level данных, проверка семантики данных и выявление проблем качества; мониторинг производительности моделей, диагностика ошибок прогнозирования, постоянное улучшение качества; построение и поддержка датасетов и фичей, поддержка A/B-тестов и статистической интерпретации результатов; вывод моделей из исследований в регулярные production-расчёты и постепенное расширение моделирования на другие области, включая риск-модели. Процесс найма: HR-интервью — интервью — team fit интервью — оффер. Бенефиты: неограниченные выходные вне офиса, компенсации за wellness, психолога, языковые курсы и коворкинг, медицинская страховка, 100% оплата больничных, тимбилдинги и оффсайты (Испания, Италия, Польша, Португалия и другие), мерч и подарки к праздникам.

🧩 Требования: опыт работы Data Scientist или Data Analyst от 2 лет либо подтверждённый опыт реализации сквозного аналитического или предиктивного проекта; сильное знание SQL, включая опыт с Google BigQuery и/или PostgreSQL; уверенный Python для анализа и моделирования с библиотеками pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, statsmodels; глубокое понимание математики, вероятности, статистики, статистического вывода и проверки гипотез; понимание классических статистических и ML-подходов и опыт построения предиктивных моделей; уверенное владение валидацией моделей (time-based валидация, backtesting, data leakage, overfitting, стабильность моделей); понимание цензурированных и неполных данных, зрелости когорт и базовых концепций survival analysis; понимание экономики подписок и ключевых маркетинговых метрик (LTV, CAC, ROI/ROMI, payback, retention, conversion rate); опыт работы с крупными транзакционными и event-level датасетами, исследованием несоответствий и смещений в данных, переводом аналитических результатов в бизнес-выводы. Будет плюсом: опыт с подписочными продуктами, recurring billing и платёжными данными; опыт долгосрочного прогнозирования, survival/hazard моделей и других time-dependent подходов; опыт со Stripe, PayPal или похожими платёжными провайдерами; знакомство с dbt/Dataform, Airflow, Tableau, Amplitude, AppsFlyer, Meta Ads или Google Ads; знание production ML-процессов, мониторинга и ретрейнинга моделей, классических ML-моделей.

🌐 ••••••••

🔮 •••••••• — бесплатно постим IT-вакансии

Сайты компаний
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Big Data – один из ключевых юнитов МТС. Сегодня Big Data – это: 20 петабайт данных, 5 000 метрик на профиль и 400 увлеченных профессионалов в команде. Наши технологии применяются практически во всех направлениях компании - маркетинг, обслуживание, планирование сети, HR, розница. Среди наших клиентов такие сервисы, онлайн-кинотеатр КИОН, читалка «Строки», приложение Мой МТС и сервисы по продаже билетов и тд.

Мы ищем стажера в команду, занимающуюся трансформерными рекомендациями продуктов МТС.

Задачи

Решать задачи Next Item prediction и MLM на мультидоменных данных;
Создавать модели рекомендаций с использованием современных нейросетевых подходов;
Искать инсайты в данных;
Генерировать гипотезы по улучшению рекомендаций для роста бизнес-метрик клиентов;
Превращать гипотезы в работающие ML модели.

Требования

Студенты 3 и 6 курсов бакалавриата, специалитета или магистратуры;
Хорошее знание Python (понимание ООП, классов, функций, написания тестов, базовых алгоритмов и структур данных);
Уверенное знание SQL;
Знание основ машинного обучения и глубокого обучения;
Понимание принципов работы с библиотеками NumPy, SciPy, Sklearn, CatBoost и PyTorch;
Знание хотя бы одной из областей: опыт работы с нейросетевыми моделями, базовые модели рекомендательных систем (ALS, KNN) или NLP-модели (Word2Vec, BERT);
Умение писать код и решать алгоритмические задачи, понимание принципов работы с Git;
Будет плюсом опыт работы с большими данными (батчевое чтение, обучение моделей на больших датасетах), базовые знания A/B-тестирования и участие в хакатонах.

Условия

График работы 40 часов в неделю;
Гибридный формат работы;
Развитие в командах профессионалов и опытный наставник, готовый делиться опытом;
Мобильная связь за счет компании;
Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети;
Специальные предложения от партнеров и скидки от продуктов экосистемы МТС;
Непрерывное развитие — доступ к курсам и вебинарам корпоративного университета и онлайн-библиотеке.

hh.ru
необит

Аналитик (NLP)

необит
Зарплата не указанаРоссияСанкт-ПетербургОфис

Мы ищем аналитика в RnD-команду. Область RnD часто связана с трудными задачами, которые нельзя решить быстро по готовой инструкции или чек-листу. Такие задачи часто требуют креативности и систематизации большого количества новой информации, поэтому результат их выполнения особенно ценен для научного и технического сообщества.

Задачи:

  • Проведение исследований по форматам НИОКР, RnD
  • Разработка аналитических методик в целях дальнейшей программной реализации
  • Генерация гипотез в ходе исследования, их проверка и интерпретация результатов
  • Проработка подходов по анализу и структуризации неструктурированных гетерогенных данных
  • Активное взаимодействия с участниками команды, участие в корпоративных мероприятиях, поддержание дружеской продуктивной атмосферы

Ожидаем от тебя:

  • Аналитический склад ума, системное мышление, способность интерпретировать и обобщать полученный результат
  • Высшее или неоконченное высшее техническое или физико-математическое образование
  • Навыки работы с Python, позволяющие оперативно находить и тестировать в контексте задачи как готовые библиотеки, так и отдельные проекты
  • Опыт работы с моделями и алгоритмами машинного обучения; знание классических задач и моделей машинного обучения, понимание принципов оценивания их качества и требований к реализации
  • Интерес к исследованию новых областей и горизонтальному развитию экспертности в области технологий
  • Стойкие мягкие навыки: организованность, структурность, коммуникативность и ответственность
  • Готовность работать как в командном, так и в самостоятельном режимах

Будет плюсом:

  • Опыт инициативной разработки, моделирования процессов, построения математических или формальных моделей
  • Опыт работы с LLM, VLM
  • Опыт работы с моделями представления знаний (в том числе, опыт построения онтологий)
  • Понимание основ веб-технологий, сетевых технологий
  • Опыт научно-исследовательской деятельности, подготовки и публикации научных статей
  • Опыт в моделировании угроз / рисков в любой области (информационная безопасность, экономика, бизнес-аналитика и т.д.)
  • Знание математической статистики, теории вероятностей, методов Data Mining

С нами у тебя будет:

  • Исследования современных подходов в области анализа больших данных и веб-технологий
  • Возможность выдвигать и продвигать новые идеи
  • Гибкое начало рабочего дня, возможность совмещать работу с учебой
  • Работа в молодой open-minded команде
  • Красивый комфортабельный офис рядом с метро (чай/кофе, места для отдыха, теннисный стол и многое другое)

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.