Data Scientist (middle)

Кого ищем: Middle Data Scientist на рекомендательные системы в Департамент
Управления Данными (ДУД) компании Uma.Tech (входит в холдинг “Газпром-медиа”)

О команде:ДУД отвечает за централизованный сбор, хранение, обработку и анализ данных из
всевозможных источников холдинга, создание новых продуктов на основе данных. ДУД
состоит из команд разработки, тестирования, эксплуатации, продуктовых аналитиков и
специалистов по анализу данных (DS)

Проекты:● Рекомендательные системы видео и текстового контента на сайте спортивных
новостей Matchtv.ru
● Рекомендательные системы видеоконтента на сайте онлайн-кинотеатра
Premier.one

Используемые в проектах технологии:● Python: ML стек, Django, Celery
● Scala, Spark, Spark ML, Ignite, Spring
● ClickHouse, PostgreSQL, Redis, Kafka
● CI/ CD: Docker, Gitlab-ci, Kubernetes

Задачи: Основная задача: улучшение существующих и разработка новых моделей
рекомендаций контента. Подробнее:

• Генерация и проверка гипотез (сбор, анализ, визуализация данных и результатов работы моделей)
• Подготовка наборов данных, разработка регулярных пайплайнов сбора данных (разрабатываем свой инструмент для оркестрации джоб и пайплайнов на Django + Celery)
• Развитие существующих и создание новых моделей рекомендаций, разработка
  прототипов на python (по желанию возможно на scala)
• Внедрение разработанных прототипов (сервисов) в production (совместно с
  коллегами из отдела разработки)
• Планирование, проведение и анализ АБ-тестов (разрабатываем свой
  инструмент для АБ-тестирования)
• Мониторинг оффлайн и онлайн метрик качества, работоспособности моделей,
  оценка полученных бизнес-эффектов

Требования:

• Опыт работы с Python DS стеком (Numpy, Pandas, Sklearn, LightGBM/ XGBoost,
  Matplotlib/ Seaborn)
• Знание базового NLP (Bag of Words, TF-IDF, Word2Vec)
• Знание математической статистики (проверка стат. гипотез)
• Умение писать код понятный другим людям, с соблюдением code style,
  готовность проходить и проводить code review
• Опыт работы с Linux, Git, Docker
• Опыт работы с одной или несколькими базами данных (ClickHouse, PostgreSQL, MySQL, MongoDB) написания SQL запросов

Будет плюсом:

• Опыт в рекомендательных системах / ранжировании / поиске
• Опыт внедрения ML моделей в production
• Опыт планирования, проведения и анализа A/B экспериментов
• Опыт разработки веб-сервисов на python (Django / Flask/ FastAPI ...)
• Знание / опыт с инструментами Airflow, MLflow, DVC
• Знание / опыт с DL фреймворками Pytorch / Tensorflow
• Знание / опыт с Spark (PySpark / Scala), Spark ML / MLlib
• Примеры кода / pet projects / open source contribution / kaggle на GitHub/ GitLab/
  BitBucket

Условия работы:

• Knowledge sharing и профессиональный рост
• Возможность принимать участие в конференциях и проходить обучение
• ДМС со стоматологией после испытательного срока
• Доплаты по больничному листу (до 15 дней в году)
• Трудоустройство по ТК РФ
• Возможность работать удаленно или в московском офисе на м. Маяковская, SOK Сады Пекина