Data Scientist в направление "Работодатели"
Наша команда работает с работодательской функциональностью. Чем мы занимаемся:  Улучшение конверсии из отклика в приглашение, Профилирование и сегментация пользователей, Улучшение таргетингов (для советов, рассылок), Советы по разбору откликов (какой next best action, чтобы получить максимальную эффективность от сервиса?), Улучшение модели ранжирования откликов, Создание модели прогноза найма Выявление и извлечением фактов из коммуникаций (NER, NEL), прогнозирование этапа подбора кандидат  Основные задачи у нас:  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.  Мы постоянно экспериментируем, и с процессом построения моделей, и с пользователями, поэтому если вас не пугает ab-driven-development — велкам! Почему у нас круто:  30% времени внедряем новые технологии, рефакторим и улучшаем инфраструктуру Используем самый современный стек технологий. В апгрейд стека может вложиться каждый! У нас настроены процессы CI/CD. Релиз в одно касание – наша реальность У каждого разработчика своя песочница-копия прода Мы убили бюрократию и бесполезные встречи. Если процесс нам мешает – мы его выкидываем. Никаких авторитетов! Работаем по Kanban и не горим к концу недели Работаем в кросс-функциональных командах в тесной связке с продуктовыми аналитиками и дизайнерами. Глубоко погружаемся в бизнес контекст Целеполагание через OKR, полностью прозрачный процесс на уровне компании Можно стать видеоблогером и рассказать свою “Охэхэнную историю” в нашем техблоге Можно стать спикером или слушателем на конференциях и внутренних семинарах, в том числе в нашей Школе Программистов hh.ru  Ты - наш идеал, если:  Имеешь опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшене; У тебя есть понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning; Уверенно владеешь Python (numpy, scipy, pytorch, sklearn) Алгоритмическая подготовка: знание основных алгоритмов и структур данных; Имеешь понимание и опыт работы с A/B-экспериментами, знание стоящей за ними статистики; Умение работать в команде, грамотно отстаивать свою точку зрения - это все про тебя.  Будет плюсом:  Знание принципов работы нейросетевых моделей для обработки текста; Опыт в ранжировании, рекомендациях, а также в nlp-задачах будет большим плюсом; Опыт работы с различными источниками данных: SQL, Cassandra, Hive, Presto, Kafka, etc.  У нас есть:  Гибкий график работы из дома или офиса Корпоративное ДМС со стоматологией после завершения испытательного срока Электронная корпоративная библиотека Кофемашина с зерновым кофе, чай, фрукты, йогурты на кухне В офисе есть тренажеры, настольный теннис, кикер, пул, зона виртуальной реальности и массажные кресла Совместная постановка целей, индивидуальный план развития и пересмотр условий раз в год по результатам  Как будем знакомиться: Все три этапа собеседования проходят онлайн:  Для начала полчаса поболтаешь с нашим HR-менеджером — познакомимся и синхронизируем ожидания Затем тебя ждет 2 технических собеседований с Data Scientist: код и ML часть. На встречах обсудим твой опыт, поговорим про ML и смежные области. Зададим тебе вопросы по статистике, микросервисы и базы данных. Устно обсудим некоторые задачи из нашей практики. Предложим написать код для решения нескольких задач. И наконец — полтора часа финального собеседования с тимлидами. На встрече познакомишься с потенциальными руководителями. Обсудим оставшиеся вопросы, поговорим о командных процессах и подходах к работе, финально синхронизируем ожидания  Обычно всё это занимает не больше недели. При любом раскладе мы обещаем вернуться с конструктивным фидбеком. Без обратной связи точно не оставим. Если у тебя остались какие-нибудь вопросы, будем рады на них ответить!  
a/b apache hive cassandra feature engineering machine learning numpy python pytorch scipy sql