Стажёр Data Scientist в команду персонализации и CVM

Задачи: — Исследовать большие объемы данных о покупательском поведении и находить закономерности для решения бизнес-задач — Разрабатывать и улучшать ML-модели для прогнозирования оттока и отклика пользователей — Решать задачи uplift-моделирования и выбора оптимального воздействия на пользователя — Подбирать персональные товары, категории, скидки, пороги и механики промо — Генерировать и проверять гипотезы, участвовать в подготовке и анализе A/B-тестов — Оценивать качество моделей не только по ML-метрикам, но и по влиянию на бизнес-показатели — Участвовать в развитии внутренних ML-инструментов и фреймворков команды — Участвовать в подготовке моделей к промышленному запуску и их дальнейшем развитии Требования: — Учишься на старших курсах бакалавриата, в магистратуре или недавно окончил техническую специальность — Хорошо знаешь Python и умеешь писать понятный и структурированный код — Знаешь основы машинного обучения и понимаешь принципы работы классических ML-алгоритмов — Умеешь работать с данными и знаешь SQL — Понимаешь основы математической статистики, теории вероятностей и проверки статистических гипотез — Понимаешь принципы проведения A/B-тестов и оценки результатов экспериментов — Умеешь самостоятельно разбираться в новой задаче, формулировать гипотезы и проверять их на данных — Интересуешься применением машинного обучения для решения реальных бизнес-задач Будет плюсом: — Знаком с PySpark и понимаешь основные принципы распределенной обработки данных — Работал с PyTorch или другими библиотеками для глубокого обучения — Знаком с uplift-моделированием, рекомендательными системами или задачами персонализации — Имеешь опыт участия в ML-проектах, соревнованиях, исследовательских или учебных проектах — Знаком с Airflow, Docker, Kubernetes, Grafana, MLflow — Имеешь представление о жизненном цикле ML-модели и процессе вывода моделей в промышленную эксплуатацию Условия: — Полная занятость — График: 5/2 — Формат работы: удалённо