Data scientist Персонализация в Золотое Яблоко удалённо

Data Scientist в команду персонализации Золотого Яблока. Разработка рекомендательных моделей и алгоритмов ранжирования для сайта и мобильного приложения, вывод моделей в продакшн.

Задачи:

• Разрабатывать модели рекомендаций для сайта и мобильного приложения (cold-start, гибридные модели, deep-learning подходы)
• Разрабатывать алгоритмы candidate generation для персонализированных рекомендаций на всех этапах пользовательского пути
• Разрабатывать и обучать reranking-модели, объединяющие персональные, контекстные и бизнесовые сигналы
• Создавать алгоритмы в карточках товара – похожие товары, cross-sell/upsell-рекомендации
• Обучать и выводить в продакшн модели ранжирования поисковой и каталожной выдачи (Learning-to-Rank, нейронные ранжировщики, pair-wise/list-wise подходы)
• Внедрять метрики оценки эффективности рекомендаций (CTR, CVR, MAP, NDCG), проводить онлайн и офлайн тестирование, A/B-тесты
• Разрабатывать и поддерживать ETL на PySpark для сбора необходимых признаков

Требования:

• Опыт полного цикла разработки рекомендационной системы – от сбора требований до вывода в прод
• Практический опыт Learning to Rank и понимание классических ML-подходов к рекомендациям
• Умение работать с большими объемами данных (Spark, Flink, Hadoop)
• Владение базой по теории вероятности и статистике
• Уверенное владение Python, опыт написания ETL-процессов на PySpark
• Понимание A/B-тестирования, построения онлайн/офлайн метрик рекомендаций
• Опыт работы с облачными хранилищами (S3, GCS, Azure Blob)

Условия:

• Удаленная работа
• Полная занятость
• ЗП обсуждается на собеседовании

Навыки:

• Python
• PySpark
• Spark
• Flink
• Hadoop
• Learning to Rank
• A/B-тестирование
• S3
• GCS
• Azure Blob
• ML
• deep learning