Data Scientist (SberAds)

ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.

Ждем именно тебя!

Мы - Команда SberAds - создаем предиктивные модели и высоконагруженные сервисы по их применению для показа рекламы в интернете. Все модели используются в real-time аукционах на показ рекламы:

* начиная с того, чтобы идентифицировать пользователя

* потом оценив, стоит ли участвовать в запросе на показ рекламы

* затем определяя интересы пользователя

* далее выбирая релевантные объявления для показа

* и наконец определяя с какой рекламой и с какой ставкой мы идем участвовать в аукционе.

Команда напрямую влияет на качество показываемой рекламы, удовлетворенность рекламодателей и эффективность SberAds.

Ищем Middle Data Scientist

Наш стек: Python, Go, S3, Spark, Hive, Airflow, MLFlow, Kafka, ClickHouse.

Обязанности

* строить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна;

* заниматься полным циклом DS/ML задач;

* участвовать в создании и развитии платформы рекламы;

* улучшать процесс построения моделей (от выдвижения гипотез до мониторинга работы модели).

Примеры задач:

* Построить эмбеддинги на основе описания рекламных объявлений. Добавить эти данные в модели прогнозирования конверсии;

* Обучить модель для прогнозирования распределения ставок в аукционах. Совместить модель с текущим алгоритмом определения ставки;

* Ппровести эксперименты с новыми офлайн/онлайн признаками в моделях. Доставить признаки до сервиса на Go (тут если что помогут коллеги);

* Внедрить модель, которая фильтрует подозрительный входящий трафик.

Требования

* знание классического ML и Deep Learning подходов

* понимание основных методов RecSys;

* уверенный опыт разработки на Python, в том числе знание библиотек pandas, numpy, sklearn, torch, catboost/xgboost/lightgbm;

* умение принимать решения на основании данных и аргументировать свою позицию;

* понимание принципов распределенной обработки данных, опыт работы со Spark;

* умеете выходить за рамки jupyter ноутбука и не боитесь писать подакшн-код (git, pytest, airflow).

Будет плюсом:

* опыт решения задач ранжирования, поиска или RTB;

* опыт разработки на Go;

* успешный опыт на kaggle.

Условия

• комфортный современный офис - Оружейный переулок, 41
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров