Team Lead ML Campaining

Стагнация и работа по регламентам — не про нас. В Звуке демократичная и свободная культура: мы практикуем гибкие методологии, совершенствуем процессы и прокачиваем наших сотрудников.

Мы предлагаем тебе уникальную возможность заниматься задачами рекомендаций аудио-контента и встраивать решения совместно с бизнесом в продакшен. Огромный массив данных – около 100 млн треков, который будет только расти. Много новых направлений, которые надо развивать – например, Campaining, куда мы ищем опытного Lead ML-инженера.

Описание вакансии

Чем предстоит заниматься

Назвитие существующих моделей персонализации коммуникаций и создание новых

Создание моделей персонализации основных экранов

Внедрение разработанных решений в продакшен (батч и онлайн модели)

Полный цикл мониторинга и поддержки внедренных решений

Аналитика качества моделей, поиск проблемных зон, проведение А/B тестов

Управление командой DS/MLE уровня Middle/Senior.

Что мы ждем от будущего коллеги

Работа должна быть в удовольствие, поэтому мы предлагаем

Преимущества работы в аккредитованной IT-компании

Стильное рабочее пространство рядом с м. Кутузовская

Возможность выбрать удаленку или офис, время начала работы

ДМС с первого рабочего дня для тебя и твоего питомца (ведь мы обожаем животных!)

Забота о психологическом здоровье и компенсация затрат на платформе «Ясно»

Полезные завтраки, фреши и перекусы в офисе каждый день

Занятия в офисном спортзале и компенсация твоих личных затрат на спорт

Оплата участия в конференциях, скидки на изучение английского, доступ к обучающим ресурсам

Личный Бадди для быстрой адаптации в первые месяцы работы

Вечеринки с артистами в офисе и проходки на их концерты!

Возможность слушать музыку на работе, потому что музыка и есть твоя работа

Опыт работы DS/ML eng от 5 лет

Опыт от 2 лет в управлении командой и проектировании систем

Опыт от 3 лет реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн

Опыт разработки моделей для NBA/NBO-кампаний коммуникаций в разных Каналах, uplift-моделирования

Умение подводить итоги кампаний, АВ-тестов, отличное понимание стат.значимости

Уверенное знание классических алгоритмов машинного обучения и методов интерпретации моделей

Опыт взаимодействия с бизнесом для уточнения требований, управления ожиданиями и встраивания моделей в существующие бизнес-процессы

Способность самостоятельно исследовать новые ML подходы, читать статьи на английском и воспроизводить их

Опыт работы с большими объемами данных


Наш стэк:

• numpy, scipy, sklearn, pandas
• Implicit/LightFM/RecTools
• PyTorch/Tensorflow
• SQL, PySpark/Scala
• HDFS, Hadoop
• docker, airflow, k8s, redis, fast api