Senior Data Scientist

Команда развития рекомендательной платформы группы Инго формирует сильную команду для развития  ML направления. 

Присоединяйтесь к нам — будем развивать платформу вместе! 

Кто нам нужен:

Мы разрабатываем рекомендательную платформу пакетных и транзакционных  real-timeсистем для более чем 20 млн клиентов группы «Инго». 

Ищем активного и целеустремленного коллегу, который специализируется на рекомендательных системах, имеет опыт работы с большими данными, знает и применяет инструменты DS в своей работе.

Чем вам предстоит заниматься:

• Полный цикл (data collection, feature engineering, model fitting, model management, visualization, model serving) создания набора моделей на основе транзакционной и поведенческой информации;
•  Создание пакетных моделей обработки предложений 
• Создание realtime-моделей персональных рекомендаций товаров и услуг.
• Ранжирование списков продуктов и услуг по вероятности отклика
• Построение моделей оттока и ретаргетинга 
• Построение обратных задач к top-n рекомендаций ­-- подбор пользователей под группу товаров и услуг
• Разработка моделей для регрессионных и классификационных
• Участие в разработке и стандартизации ML-пайплайнов
• Анализ и обработка больших массивов данных
• RND и code-review

Что ждем от вас:

• Высшее техническое образование, (будет преимуществом - МФТИ, МГТУ им. Баумана, МГУ, СПбГУ, ВШЭ, Сколтех, НГУ);
• Знание архитектур и алгоритмов в основе collaborative filtering / content based / hybrid recommender systems;
• Знание алгоритмов и метрик машинного обучения;
• Знание SQL, T-SQL
• Желателен опыт работы с python, spark, airflow
• Желательно опыт работы с docker, kubernetes;
• Знание математической статистики и теории вероятности;
• Умение работать в команде на результат;
• Знание английского языка на уровне чтения технических материалов.

Будет дополнительным преимуществом:

• участие в соревнованиях по рекомендательным системам, в том числе Kaggle, RecSys;
• участие в разработке open sourсe библиотек, пройденные за последний год оффлайн и онлайн курсы (coursera, udemy и пр.).

Что мы предлагаем:

• Работу в развивающейся экосистеме;
• Возможность выстроить процессы;
• Конкурентную зарплату и бонусы;
• Возможность гибридного графика после испытательного срока;
• Соц. пакет (ДМС, скидки от партнеров, льготы на страховые продукты);
• Возможность совершенствовать себя в одном из лучших Корпоративных университетов;
• Современный и комфортабельный офис по адресу м. Улица 1905 года (территория современного креативного пространства Трехгорной мануфактуры).