Junior Data Scientist

Описание роли

В роли Junior Data Scientist вы станете частью команды, отвечающей за разработку и поддержку платформы ранжирования рекламы. Вы будете участвовать в создании и улучшении моделей машинного обучения для разных этапов пайплайна: прогнозирование конверсий, определение оптимальной ставки в аукционах и поиск ближайших соседей на основе эмбеддингов. Задачи включают анализ данных, генерацию гипотез, разработку и оптимизацию production-кода на Python с использованием библиотек pandas, numpy, scikit-learn и PyTorch. Для обработки больших объёмов данных вы будете работать со Spark и Hive, а также обеспечивать доставку признаков в сервисы на Go через системы очередей Apache Kafka и Airflow. Регулярный мониторинг моделей и настройка процессов CI/CD позволят поддерживать высокое качество решений при масштабировании.

Уникальность вакансии

Вакансия предлагает уникальный опыт работы с современным Big Data стеком и devops-подходом в одной из крупнейших экосистем России. Вы получите доступ к инфраструктуре S3, ClickHouse и распределённой обработке данных, а также поддержку опытных коллег, имеющих глубокие знания в рекламных технологиях и Real Time Bidding. Компания обеспечивает гибкий график и комфортный офис в центре Москвы (Оружейный переулок, 41), а также систему добровольного медицинского страхования (ДМС) и регулярное участие в профильных конференциях и внутренних тренингах. Уровень дохода обсуждается индивидуально с учётом ваших навыков и результатов собеседования.

О компании

Сбер — крупнейший банк России, активно трансформирующийся в технологическую платформу с широким спектром сервисов. Мы развиваем направление Data Science и Machine Learning для улучшения пользовательского опыта в рекламе, кредитовании и других цифровых продуктах. Миссия компании — создавать надёжные и инновационные решения, которые делают жизнь миллионов клиентов удобнее и эффективнее. В команде Data Science работают специалисты высокого уровня, поддерживающие открытость и обмен знаниями, а также внедряющие передовые исследования в продакшн-решения.