Именно CVM позволяет укрепить имидж бренда и стимулирует повторные покупки.А как это сделать ещё лучше? Конечно погрузившись в данные с помощью PySpark и строить модели, двигаясь от простого sklearn к интересным моделям возвращения клиентов LSTM/RNN на TensorFlow. Используя персонализацию, наша команда превращает случайного покупателя в постоянного. В этом нам помогают алгоритмы поиска закономерностей, модели машинного обучения и нейронные сети. Наши задачи: Работа в продуктовой команде по автоматизации и улучшению ETL процессов для моделей (Feature Engineering и т.д.); Работа в Yandex.Cloud над процессами Machine Learning; Развитие Feature Store для проектов Customer Success/Customer Value Management; Оркестрация и автоматизация в Airflow; Участие в проектах машинного обучения (разработка процессов тестирования, проверка Data Quality, стандартизация разработки); Развитие MLOps практик в команде; Построение и развитие REST API Наши ожидания: Опыт построения и автоматизации ETL/ELT процессов; Понимание механизмов CI/CD; Опыт работы с облачными платформами (YC, AWS, Azure) будет плюсом; Python, SQL, PySpark, Shell; Informatica, Docker; Опыт работы с проектами автоматизации пайплайнов из Apache Foundation. Стек: PySpark, Python, SQL Мы предлагаем: График работы 5/2 с гибким началом; ДМС; Возможность работать в офисе в Москве и удаленно; Развитие – мы оплачиваем обучение на курсах/конференциях.
Адрес
Москва