Чем предстоит заниматься:
- Развивать персональные рекомендации и алгоритмы ранжирования
- Экспериментировать с единой формулой ранжирования/рекомендаций, балансирующей между персонализацией и монетизацией
- Разрабатывать модели машинного обучения для системы управления ликвидностью.
Требования:
- Опыт работы от 3х лет
- Опыт доведения ML-моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес от внедрения.
- Опыт построения ML-моделей для персонального ранжирования, рекомендаций и предсказания CTR.
- Опыт использования технологий для работы с большими данными и распределенными системами (Hadoop, Spark, S3).
- Знание ML-алгоритмов и применение их на практике.
- Владение Python и основными ML-фреймворками.
- Понимание различных моделей монетизации и механизмов управления ликвидности.
- Прикладной опыт и подтвержденные успехи в решении задач ранжирования и построения рекомендаций