ML-разработчик в команду кросс-сервисности Плюса

Подписочные сервисы уже давно стали флагманами мировых IT-компаний и развиваются быстрыми темпами. Яндекс Плюс — один из крупнейших в Европе развлекательных сервисов по подписке с клиентской базой более 30 миллионов человек. Плюс активно использует данные Музыки, Кинопоиска, Такси и других сервисов Яндекса.

Мы ищем ML-разработчика в команду кросс-сервисности Плюса, которая отвечает за различные механики вовлечения в экосистему Яндекса. Часто на этапе покупки подписки пользователь знаком с чем-то одним: слушает Музыку или ездит на Такси, но пока не знает, что с подпиской можно читать книги в Букмейте или заказывать всякую всячину на Маркете. Наша цель — подобрать уникальные предложения и познакомить с ними через разные игровые механики, такие как Плюс Сити, Плюс Дейли и другие.

Какие задачи вас ждут:

• Выдвижение новых гипотез и проведение экспериментов
  Вам предстоит предлагать новые гипотезы и тестировать их, чтобы с помощью ML-моделей повышать эффективность механик вовлечения наших подписчиков в экосистему Яндекса.
• Написание продакшен-кода на Java
  Мы работаем с классическими методами ML, оборачиваем наши модели в сервисы на Java и выводим в продакшен. Вам предстоит писать надёжный и эффективный продакшен-код на Java.

Мы ждём, что вы:

• Понимаете принципы классического ML
• Знаете традиционные алгоритмы и структуры данных
• Хорошо знакомы с Python и SQL
• Готовы отвечать за продакшен-модели в runtime

Будет плюсом, если вы:

• Выводили ML-модели в продакшен
• Разрабатывали на Java или C++
• Умеете решать задачи из области Causal Inference