Что надо будет делать: Разработка и поддержка моделей машинного обучения анализ интересов аудитории, анализ вовлечённости аудитории, модель построения стоимости публикаций при различных сценариях, построение рекомендаций по подборке подходящих профилей блогеров, оптимизации фильтрации профилей ботов, фильтрация фрод активности. Пилотирование и выкатывание в продакшн моделей машинного обучения. Наши ожидания от кандидата: Знает методы математической статистики и теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа. Обладает хорошим пониманием методов машинного обучения с точки зрения математики и умением адаптировать их под конкретные задачи. Знает и понимает основные метрики качества, используемые в машинном обучении для задач классификации и регрессии. Умеет писать качественный и понятный код на Python. Обладает опытом работы с My SQL, PostgreSQL. Имеет большой практический опыт использования ML библиотек и алгоритмов на Python (xgboost/lightgbm/catboost, scikit-learn, lightgbm, …), понимание особенностей и границ применимости. Знает как минимум один из фреймворков DeepLearning (Keras/Tensorflow/PyTorch). Свободно работает в командной строке Linux, имеет опыт работы с Git. Будет очень полезным: Опыт решения NLP задач. Что мы предлагаем: Работа в дружной молодой команде; Ненормированный график, удалённая работа.
Адрес
Москва