Lead Data Scientist

Мы - Команда SberAds - создаем предиктивные модели и высоконагруженные сервисы по их применению для показа рекламы в интернете. Все модели используются в real-time аукционах на показ рекламы: Команда напрямую влияет на качество показываемой рекламы, удовлетворенность рекламодателей и эффективность SberAds. Ищем Lead Data Scientist Наш стек: Python, Go, S3, Spark, Hive, Airflow, MLFlow, Kafka, ClickHouse.

• начиная с того, чтобы идентифицировать пользователя

• потом оценив, стоит ли участвовать в запросе на показ рекламы

• затем определяя интересы пользователя

• далее выбирая релевантные объявления для показа

• и наконец, определяя с какой рекламой и с какой ставкой мы идем участвовать в аукционе.

Примеры задач:

• строить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна

• заниматься полным циклом DS/ML задач

• развивать компетенцию DS в качестве и количестве

• являться заказчиком на удобную и быструю платформу для работы DS/ML инженеров.

• построить эмбеддинги на основе описания рекламных объявлений

• добавить эти данные в модели прогнозирования конверсии

• обучить модель для прогнозирования распределения ставок в аукционах

• совместить модель с текущим алгоритмом определения ставки

• провести эксперименты с новыми офлайн/онлайн признаками в моделях

• доставить признаки до сервиса на Go (тут если что помогут коллеги)

• проработать текущие проблемы с которыми сталкивается DS при проведении экспериментов

• внедрить подходы к ai оценке ml system design в командах.

Будет плюсом:

• глубокое знание классического ML и Deep Learning подходов

• опыт промышленного использования методов RecSys

• опыт разработки моделей от проблемы до сопровождения в проде

• уверенный опыт разработки на Python и Pyspark-е, опыт написания продакшн-кода

• знание принципов распределенной обработки данных

• умение принимать решения на основании данных и аргументировать свою позицию

• умение находить решения для проблем, декомпозировать, объяснять и контролировать выполнение.

• специализация в задачах ранжирования, поиска или рекламе

• опыт разработки на Go.

• комфортный современный офис, Оружейный пер. 41

• гибридный график работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.