Senior 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 Senior Data Scientist

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

Обязанности

• cтроить/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;
• Провести 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

• глубокое знание классического ML и Deep Learning подходов;
• опыт промышленного использования методов RecSys;
• опыт разработки моделей от проблемы до сопровождения в проде;
• уверенный опыт разработки на Python и Pyspark-е, опыт написания продакшн-кода;
• знание принципов распределенной обработки данных;
• умение принимать решения на основании данных и аргументировать свою позицию;
• умение находить решения для проблем, декомпозировать, объяснять и контролировать выполнение.

Будет плюсом:

• специализация в задачах ранжирования, поиска или RTB;
• опыт разработки на Go;
• успешный опыт на kaggle.

Условия

• гибридный/офисный формат работы (опционально)
• годовой бонус и ежегодный пересмотр
• расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи
• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
• офис на Оружейной с зонами отдыха и спортзалом
• 90 дней удаленной работы из любого региона РФ
• льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.