Команда MEGOGO шукає Data Scientist, який допоможе вдосконалити наші системи персоналізації, пошуку та рекомендацій. Якщо тобі цікаво працювати з реальними даними мільйонів користувачів, застосовувати NLP-моделі в продакшені та розвивати сучасні Recommender Systems — приєднуйся!
Що на тебе очікує:
Розробка та розвиток моделей рекомендацій для різного типу контенту;
Використання NLP-моделей для покращення пошуку та персоналізації;
Участь у створенні продуктів, пов'язаних з використанням NLP напрямку(аналіз, пошук, створення власних фіч з текстової складової, тощо);
Робота з великими масивами користувацьких даних для побудови унікальних моделей персоналізації контенту;
Участь у побудові та вдосконаленні пайплайнів для тренування та деплою ML-моделей;
Тестування гіпотез, запуск A/B експериментів та інтерпретація їх результатів;
Співпраця і обмін досвідом з іншими DS-фахівцями для вирішення задач в суміжних напрямках.
Необхідний досвід:
3+ роки досвіду роботи в ролі Data Scientist або ML Engineer;
Впевнене знання Python та бібліотек для аналізу даних та машинного навчання (Pandas, Scikit-learn, PyTorch або TensorFlow);
Розуміння алгоритмів рекомендаційних систем: collaborative filtering, matrix factorization, content-based methods, hybrid models, RL;
Досвід роботи з NLP-підходами: embedding models, text classification, entity recognition, transformers;
Досвід проведення складних EDA на реальних даних;
Базовий досвід з MLOps-підходами;
Розуміння A/B тестування, перевірки статистичних гіпотез;
Добре розуміння SQL та аналіза даних: робота з будь-якими джерелами даних (SQL, noSQL, векторні бази даних, column-oriented бази даних , тощо).
Шукаємо людину, яка:
Має бажання ставати сильніше разом з командою;
Має RnD mindset: розуміння коли треба зробити швидко для перевірки гіпотези і коли дуже якісно, бо від результату залежить користувацький досвід тисяч людей;
Готова відкрито висловлювати будь-які свої думки.
Буде перевагою:
Досвід з Elasticsearch або іншими пошуковими системами;
Досвід роботи з алгоритмами глибокого навчання: transformers, reinforcement learning, autoencoders, тощо.
