Задачи:
Разработка и улучшение рекомендательных систем для персонализации контента, включая ленты новостей, предложений и блоки рекомендаций (например, "с этим товаром также покупают" и подобные);
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.
Мы ожидаем от кандидата:
Что мы предлагаем:
Алматы
до 700000 KZT
Epam Kazakhstan (Эпам Казахстан),ТОО
Алматы
до 700000 KZT