Middle ML Engineer/Data Scientist в Рекомендательную платформу (Big Data)

Big Data МТС – место, где телеком данные превращаются в реально работающие IT-продукты. Мы создали и протестировали несколько десятков сервисов. Самые успешные из них уже стали частью экосистемы МТС. Например, МТС Маркетолог, рекомендации в KION (МТС ТВ), услуга “Кто звонит?” или Спам blacklist. Кого мы ищем? Middle ML Engineer/Data Scientist в Рекомендательную платформу Описание продукта: Мы ищем ML-разработчика, интересующегося разработкой на Python, с которым мы будем вместе развивать платформу рекомендаций в МТС. Мы уже поставляем рекомендаций в онлайн-кинотеатр КИОН, в читалку «Строки», в МТС Банк и сервисы по продаже билетов. Сейчас решаем задачи объединения рекомендательных движков в единую платформу и масштабирования на все сервисы компании Обязательно: Опыт от 2-х лет промышленного применения сервисов на базе ML Отличное знание Python Навыки работы в git (gitlab), NumPy, pandas и асинхронными фреймворками Опыт работы с большими данными Опыт работы с докером, шедулерами (airflow или любой другой) и sql/nosql базами данных Опыт работы с API Большим плюсом будет: Опыт в построении рекомендательных систем Опыт работы с Hadoop стеком: hadoop, spark, hive Опыт работы с MLOps стеком Знание особенностей распределённых вычислений и методов обработки данных Что предстоит делать? Развитие сервисов поставки рекомендаций Автоматизация процессов Внедрение новых алгоритмов и фичей для ML моделей Поиск точки роста в рекомендациях, которые позволят улучшить бизнес-показатели клиентов Блок задач по А/В тестированию, работа с сегментацией клиентов Условия: каждый месяц - аванс и зарплата, дважды в год - премия. ДМС + стоматология, корпоративная связь, специальные предложения от партнеров и друзей МТС, отпуск 31 день в год. Выдаем 16 MacBook Pro или Dell на выбор. Есть ли обучение? Локальные конференции, митапы. Корпоративный университет МТС и масштабная виртуальная библиотека. А ещё мы регулярно обмениваемся опытом на совместных синках с лидами экспертизы Какой график? Гибкое начало рабочего дня в промежутке с 8 до 11. Есть возможность работать несколько дней вне офиса по договоренности с командой. Сколько этапов при отборе? Не более трех: HR + первое тех. интервью с лидом направления Тестовое задание/второе интервью - по необходимости Собеседование с PO и командой, выбор кандидатом проекта