Чем предстоит заниматься
- Участие во всех этапах жизненного цикла ML-продуктов – от бизнес-анализа до имплементации и поддержки готовых решений
- Генерация гипотез, дизайн и проведение A/B тестов
- Разработка моделей машинного обучения на основе табличных данных (классификация, регрессия, uplift)
- Написание production-ready кода для автоматизации расчета аналитических атрибутов, необходимых для запуска кампаний
- Оценка эффектов на бизнес-KPI как для существующих, так и для потенциальных решений
Требования
- Уверенные знания алгоритмов машинного обучения, принципов их работы, ключевых особенностей и ограничений
- Отличное владение инструментами анализа данных, библиотеками машинного обучения
- Наличие успешно завершенных проектов с использованием технологий анализа данных и машинного обучения
- Знания в области AB-тестирования и статистики
Плюсом будет:
- Понимание принципов работы экосистемы Hadoop и опыт работы с ней (Hive, PySpark)
- Опыт работы с Airflow
- Опыт разработки дизайна и проведения A/B тестов для оценки эффектов от внедрения моделей