Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать и внедрять в production модели машинного обучения для рекомендательных систем, включая модели user-to-item и item-to-item.
- Участвовать во всех этапах жизненного цикла ML-продукта: от исследования и прототипирования до внедрения, мониторинга и поддержки.
- Планировать A/B-тесты для оценки эффективности новых моделей.
- Работать в тесном взаимодействии со всей командой, совместно решая новые задачи.
- Главный вызов: разработка рекомендательных систем с нуля.
Требования:
- 3+ года опыта в сфере машинного обучения, с фокусом на рекомендательных системах или персонализации.
- Уверенное владение Python и знание основного ML-стека: scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch.
- Опыт вывода ML-моделей в production.
- Понимание классических подходов к рекомендациям (коллаборативная фильтрация, ALS, Item2Vec и др.).
- Базовые знания оффлайн- и онлайн-метрик для оценки рекомендаций.
- Хорошее знание SQL и опыт работы с реляционными базами данных.
- Опыт работы с Linux и системами контроля версий (Git).