• Разработка и улучшение рекомендательных систем для персонализации контента, включая ленты новостей, предложений и блоки рекомендаций;
• Создание и отбор фичей (feature engineering), а также построение и оптимизация пайплайнов их подготовки;
• Анализ данных пользовательского поведения, A/B-тестирование и интерпретация результатов для оптимизации рекомендаций;
• Построение моделей машинного обучения (ML) для рекомендаций, включая collaborative filtering, content-based и hybrid методы;
• Разработка и внедрение production-ready ML решений с учетом latency, scalability и interpretability;
• Взаимодействие с командами разработки, продуктового менеджмента и аналитики для выстраивания эффективных процессов работы с рекомендациями;
• Мониторинг и поддержка работоспособности моделей, анализ метрик качества рекомендаций;

Требования:

• Опыт работы Data Scientist от 3 лет, с фокусом на рекомендательные системы;
• Глубокие знания и практический опыт работы с моделями машинного обучения, включая нейросетевые архитектуры и классические методы;
• Отличное владение Python, библиотеками ML/DL (TensorFlow, PyTorch, LightGBM, XGBoost) и инструментами работы с данными (pandas, numpy, scikit-learn);
• Знание SQL и навыки работы с базами данных (PostgreSQL, ClickHouse, BigQuery и др.);
• Понимание метрик качества рекомендаций (NDCG, MAP, MRR и др.);
• Опыт работы с A/B тестированием и интерпретацией его результатов;
• Знание основ backend-разработки (Java, Python) и развертывания ML моделей в продакшн (Docker, Kubernetes, FastAPI, MLflow);

Условия:

• Профессиональный коллектив;
• Неограниченный рост;
• Бонусы и уникальные предложения от компаний холдинга;
• Спонсирование профессионального обучения;