Data Scientist (команда Коммуникации)

Ищем опытного DS в направление коммуникаций

В направлении коммуникаций есть темы, где хочется применить машинное обучение: переписки пользователей и транскрибированные звонки. Мы уже начали работу с собранными данными и будем глубже погружаться в такие задачи как:

• Выявление интентов и фактов из переписок пользователей

1. Для большего погружения в то, что происходит между пользователями
2. Для обогащения информации о пользователях
3. Для последующей автоматизации общения

• Анализ и обработка транскрибаций звонков для выявления интентов и спама
• Решение задачи по выбору лучшего канала и времени для коммуникации с пользователем
• Разработка новых способов использовать накопленные данные по коммуникациям пользователей

Каждый член команды у нас — это ценный источник продуктовых и бизнес решений.

Го делать мир HR-Tech эффективнее и ярче

Мы ждем от кандидата:

• Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшене;
• Понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning;
• Уверенное владение Python (numpy, scipy, pytorch, sklearn)
• Алгоритмическая подготовка: знание основных алгоритмов и структур данных;
• Понимание и опыт работы с A/B-экспериментами;
• Умение работать в команде, грамотно отстаивать свою точку зрения;
• Непомерное желание улучшать продукт и завоевывать мир!

Будет плюсом:

• Знание принципов работы нейросетевых моделей для обработки текста;
• Опыт в nlp-задачах будет большим плюсом;
• Опыт работы с различными источниками данных: SQL, Cassandra, Hive, Presto, Kafka, etc.;
• Опыт работы с Java и владение другими языками программирования, фреймворками и технологиями.

Вам предстоит:

• Переводить задачу с языка продактов на язык машинного обучения. Предлагать свои идеи на тему того, как продуктовым инициативам помогут DS решения;
• Очень много прототипировать и доводить свои решения до продакшена на python;
• Обучать много моделей с нуля: выгружать данные, заниматься feature engineering'ом, выбирать ML-алгоритмы и тюнить их;
• Доводить все модели до продакшена, запускать в A/B, поддерживать удачные решения.

Наш стек технологий:

• Python
• NumPy, SciPy, Pandas, scikit-learn;
• XGBoost, LightGBM, CatBoost;
• PyTorch, Hugging Face для сеток;
• Hadoop, Hive, Presto, Apache Airflow.

Почему у нас хорошо:

• Мы постоянно на волне новых технологий: 30% времени работы продуктовых команд и неограниченное время тех команды у нас занимает техналог.
• Мы регулярно пересматриваем стек и при необходимости его меняем;
• Сильная команда разработчиков уровня senior и middle, постоянный обмен опытом;
• Настроенные процессы CI/CD, большое количество автоматизаций и кодогенерации, делающих нашу работу проще и приятнее;
• Отсутствие бюрократии и ненужных встреч. Если процесс нам мешает мы его выкидываем. Никаких авторитетов;
• Методология Kanban + Release Train;
• Целеполагание через OKR, полностью прозрачный процесс на уровне компании;
• Можно стать немножко видеоблогером и записать “охэхэнную историю” в техблоге.

Мы хотим, чтобы каждый сотрудник был доволен своей работой, поэтому мы предлагаем:

• Гибкий график работы из дома либо в офисе;
• Корпоративное ДМС со стоматологией с первого месяца работы (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно);
• Электронная корпоративная библиотека;
• Кофемашина с зерновым кофе, чай, фрукты, йогурты на кухне;
• Активная корпоративная жизнь;
• Молодой, профессиональный и дружный коллектив;
• Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях;
• Достойный уровень заработной платы;
• Совместную постановку целей и индивидуальный план развития.

Откликнуться

​