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

компания "мтс" 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