Чем предстоит заниматься:
- Участие в разработке моделей для продуктивной среды;
- Построение модели машинного обучения, улучшать качество прогноза;
- Аналитика и проверка гипотез;
- Развитие инструментов для проведения A/B тестов;
- Написание кода, проведение code-review;
- Оптимизация и совершенствование существующих инструментов.
Требования:
- Знание Python;
- Знание классических алгоритмов и структур данных;
- Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения;
- Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком (кандидаты уровня middle должны понимать, как выглядит план запросов и что происходит "под капотом");
- A/B тесты, генерация и проверка гипотез (будет плюсом опыт с variance reduction, CUPED, линеаризацией и методом бакетов);
- Опыт работы с (docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow);
- Наличие опыта вывода разработанных решений в прод.