О позиции
Мы ищем Data Scientist для присоединения к команде Циан. Ваша роль будет заключаться в развитии алгоритмов ранжирования и рекомендаций для контента вертикали Посутка. Эта позиция Data Scientist предлагает возможность работать с современными технологиями и влиять на качество контента, используя машинное обучение и искусственный интеллект.
Чем вы будете заниматься
- Развивать алгоритмы ранжирования и рекомендации для контента вертикали Посутка.
- Строить и развивать модели улучшения качества контента.
- Исследовать возможности внедрения ML и AI в команде.
- Формировать планы совместно с продуктовым руководителем вертикали и отвечать за результат работы ML моделей.
- Доводить ML-модели до продакшена и оценивать их влияние на бизнес.
- Работать с большими данными и распределенными системами (Hadoop, Spark, S3).
Требования
- Опыт работы от 3-х лет в области Data Science.
- Опыт доведения ML-моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес.
- Знание ML-алгоритмов и применение их на практике.
- Владение Python и основными ML-фреймворками.
- Опыт построения ML-моделей для персонального ранжирования и рекомендаций.
- Понимание различных моделей монетизации и механизмов управления ликвидности.
- Прикладной опыт и подтвержденные успехи в решении задач ранжирования и построения рекомендаций.
Что мы предлагаем
- Конкурентная зарплата и возможность удаленной работы.
- Работа с современными технологиями и возможность влиять на продукт.
- Доступ к обучению и профессиональному развитию.
- Гибкий график работы и возможность работать из любой точки.
- Дружелюбная команда и поддержка коллег.
Вакансия предлагает интересные задачи и возможность работать с современными технологиями в известной компании. Однако, описание вакансии могло бы быть более детализированным.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания в области Python и библиотек для анализа данных, таких как NumPy, Pandas и SciPy, что позволяет эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных.
Способность работать в удаленном режиме с высокой самоорганизацией и дисциплиной, что критично для успешного выполнения задач в условиях гибкого графика.
Опыт применения алгоритмов машинного обучения, таких как sklearn и PyTorch, для разработки и оптимизации моделей рекомендаций, что необходимо для улучшения качества контента.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Real Estate Tech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев