#вакансия
Data analyst / Data scientist, Москва
VK Реклама — одно из ключевых подразделений в VK. Ежедневно наши сервисы охватывают более 140 млн пользователей в России и странах СНГ. Более 100 тыс. рекламодателей каждый день запускают рекламные кампании у нас и находят своих клиентов. Мы — команда ML внутри VK Рекламы, отвечаем за её качество, чтобы пользователи могли увидеть наиболее подходящую им рекламу, а рекламодатели потратить свои бюджеты наиболее эффективно.
Основная задача нашего направления — проверять гипотезы, искать инсайты и точки роста эффективности и впоследствии внедрять их в прод. У нас идёт полный ML-цикл от проработки гипотезы до проведения экспериментов и внедрения фич в продакшен. Результаты нашей работы напрямую влияют на эффективность такого большого продукта, как VK Реклама.
Команда ad hoc аналитики занимается проверкой гипотез и поиском точек роста. Тестирует гипотезы в реальных экспериментах и оценивает изменения. Мы ищем в команду сильных аналитиков, совместными усилиями будем проводить различные аналитические исследования для повышения эффективности нашего продукта.
Задачи:
• Анализ больших данных для поиска потенциальных точек роста и выдвижения гипотез;
• ad hoc аналитика, поиски зависимостей в данных;
• проверка гипотез, поиск узких мест, донесение результатов до прода;
• оптимизация моделей рекламного аукциона и моделей ранжирования пользователей;
• проведение и статоценка экспериментов;
• разработка и автоматизация отчётности;
• сбор, обработка и дальнейшее использование больших данных.
Требования:
• Хорошее знание SQL (сложные запросы, порядок выполнения операций) — нужно написать не просто запрос, а оптимальный запрос, который сможет отработать на действительно больших данных;
• знание Python для анализа данных; библиотеки Pandas, Numpy — нужно будет сделать анализ данных, проработать гипотезы и правильно их визуализировать. Недостаточно просто найти какой-то паттерн — нужно его правильно представить наружу;
• работа с системами больших данных будет большим плюсом (Hadoop, PySpark);
• хорошее понимание матстатистики;
• анализ данных с учётом сезонности, поиски аномалий и выбросов в данных.
Будет плюсом:
• Опыт работы с ClickHouse, Hadoop, Git, Jenkins;
• работа с инструментами BI-отчётности, понимание ETL-инструментов (делаем автоматические отчёты, готовим для них данные, настраиваем выгрузки и другое).
✍️ Отправить CV и по всем вопросам: https://t.me/olkony
#ds #adhoc #analytics #ml #mailru #vk #adtech #sql #python #pandas #numpy #pysprak #hadoop #mathstat #clickhouse #гибрид #remote #middle #senior
Data analyst / Data scientist, Москва
VK Реклама — одно из ключевых подразделений в VK. Ежедневно наши сервисы охватывают более 140 млн пользователей в России и странах СНГ. Более 100 тыс. рекламодателей каждый день запускают рекламные кампании у нас и находят своих клиентов. Мы — команда ML внутри VK Рекламы, отвечаем за её качество, чтобы пользователи могли увидеть наиболее подходящую им рекламу, а рекламодатели потратить свои бюджеты наиболее эффективно.
Основная задача нашего направления — проверять гипотезы, искать инсайты и точки роста эффективности и впоследствии внедрять их в прод. У нас идёт полный ML-цикл от проработки гипотезы до проведения экспериментов и внедрения фич в продакшен. Результаты нашей работы напрямую влияют на эффективность такого большого продукта, как VK Реклама.
Команда ad hoc аналитики занимается проверкой гипотез и поиском точек роста. Тестирует гипотезы в реальных экспериментах и оценивает изменения. Мы ищем в команду сильных аналитиков, совместными усилиями будем проводить различные аналитические исследования для повышения эффективности нашего продукта.
Задачи:
• Анализ больших данных для поиска потенциальных точек роста и выдвижения гипотез;
• ad hoc аналитика, поиски зависимостей в данных;
• проверка гипотез, поиск узких мест, донесение результатов до прода;
• оптимизация моделей рекламного аукциона и моделей ранжирования пользователей;
• проведение и статоценка экспериментов;
• разработка и автоматизация отчётности;
• сбор, обработка и дальнейшее использование больших данных.
Требования:
• Хорошее знание SQL (сложные запросы, порядок выполнения операций) — нужно написать не просто запрос, а оптимальный запрос, который сможет отработать на действительно больших данных;
• знание Python для анализа данных; библиотеки Pandas, Numpy — нужно будет сделать анализ данных, проработать гипотезы и правильно их визуализировать. Недостаточно просто найти какой-то паттерн — нужно его правильно представить наружу;
• работа с системами больших данных будет большим плюсом (Hadoop, PySpark);
• хорошее понимание матстатистики;
• анализ данных с учётом сезонности, поиски аномалий и выбросов в данных.
Будет плюсом:
• Опыт работы с ClickHouse, Hadoop, Git, Jenkins;
• работа с инструментами BI-отчётности, понимание ETL-инструментов (делаем автоматические отчёты, готовим для них данные, настраиваем выгрузки и другое).
✍️ Отправить CV и по всем вопросам: https://t.me/olkony
#ds #adhoc #analytics #ml #mailru #vk #adtech #sql #python #pandas #numpy #pysprak #hadoop #mathstat #clickhouse #гибрид #remote #middle #senior
#вакансия #Senior #Data Scientist
Вакансия: Senior Data Scientist
Компания: MerlionTech
Формат работы: гибрид или удаленная работа по РФ
MerlionTech — технологическая компания, реализующая неординарные идеи.
Наша команда специализируется на ИТ проектах в ритейле, дистрибуции, логистике и бизнес-сервисах.
Мы - важная часть большой частной структуры с высокой диверсификацией бизнеса - Группы компаний Мерлион.
Рабочие задачи:
• Пилотирование классических для e-com и retail, а также новых ML моделей и подходов, в т.ч. RL, LLM
• Перевод с бизнес-языка на язык DS и обратно
• Обеспечение корреляции бизнесовых и модельных метрик
• Code review, валидация моделей
• Замер эффективности моделей по сравнению с работающими решениями
• Продуктивизация моделей и внедрение их в пром процессы
• Развитие экспертизы команды, наставничество, обмен опытом
• Продвижение DS экспертизы, методов оптимизации и подходов к замеру эффектов в другие команды
Что мы делаем:
• Моделируем ценность товаров / потребительских характеристик и делаем «умным» управление ассортиментом
• Моделируем спрос и уточняем различные прогнозы
• Оптимизируем оборачиваемость по товарным группам
• Модели эластичности и оптимального ценообразования
• Рекомендательные системы
• A/B тесты
• Гео инструменты планирования розница
• Решаем оптимизационные задачи и делаем дата-продукты, например, в товародвижении и управлении эффективностью
• Наш стек: Python, S3, Vertica SQL, ClickHouse, Apache AirFlow, Atlassian Jira, Confluence, Bitbucket/GitLab, OpenMetadata
Ваш опыт, навыки и личные качества:
• Хорошие знания и практические навыки в машинном обучении и решении задач: оптимизации, прогнозирования - в идеале в применении к web/e-com, retail или marketplace задачам.
• Уверенное владение Python, SQL.
• Навыки чтения чужого кода и обратной связи по нему (code review).
• Навыки прямого общения с бизнесом и перевода на бизнесовый язык и обратно.
• Опыт наставничества
Мы предлагаем:
• Гибридный график работы, пн-пт 10:00 – 18:30 по Москве, подстраивается +-1 час
• Возможен полностью удаленный формат работы по согласованию. Рассматриваются кандидаты, проживающие только на территории РФ
• Официальное трудоустройство в штат компании по ТК РФ
• Конкурентная и полностью “белая” заработная плата (уровень заработной платы обсуждается по итогам собеседования)
• Аккредитованная IT компания
• Корпоративная программа лояльности, скидки на товары и услуги партнёров
• Высокий профессионализм коллег и адекватное руководство
Контакты для резюме @Irina_hr_Merlion
Вакансия: Senior Data Scientist
Компания: MerlionTech
Формат работы: гибрид или удаленная работа по РФ
MerlionTech — технологическая компания, реализующая неординарные идеи.
Наша команда специализируется на ИТ проектах в ритейле, дистрибуции, логистике и бизнес-сервисах.
Мы - важная часть большой частной структуры с высокой диверсификацией бизнеса - Группы компаний Мерлион.
Рабочие задачи:
• Пилотирование классических для e-com и retail, а также новых ML моделей и подходов, в т.ч. RL, LLM
• Перевод с бизнес-языка на язык DS и обратно
• Обеспечение корреляции бизнесовых и модельных метрик
• Code review, валидация моделей
• Замер эффективности моделей по сравнению с работающими решениями
• Продуктивизация моделей и внедрение их в пром процессы
• Развитие экспертизы команды, наставничество, обмен опытом
• Продвижение DS экспертизы, методов оптимизации и подходов к замеру эффектов в другие команды
Что мы делаем:
• Моделируем ценность товаров / потребительских характеристик и делаем «умным» управление ассортиментом
• Моделируем спрос и уточняем различные прогнозы
• Оптимизируем оборачиваемость по товарным группам
• Модели эластичности и оптимального ценообразования
• Рекомендательные системы
• A/B тесты
• Гео инструменты планирования розница
• Решаем оптимизационные задачи и делаем дата-продукты, например, в товародвижении и управлении эффективностью
• Наш стек: Python, S3, Vertica SQL, ClickHouse, Apache AirFlow, Atlassian Jira, Confluence, Bitbucket/GitLab, OpenMetadata
Ваш опыт, навыки и личные качества:
• Хорошие знания и практические навыки в машинном обучении и решении задач: оптимизации, прогнозирования - в идеале в применении к web/e-com, retail или marketplace задачам.
• Уверенное владение Python, SQL.
• Навыки чтения чужого кода и обратной связи по нему (code review).
• Навыки прямого общения с бизнесом и перевода на бизнесовый язык и обратно.
• Опыт наставничества
Мы предлагаем:
• Гибридный график работы, пн-пт 10:00 – 18:30 по Москве, подстраивается +-1 час
• Возможен полностью удаленный формат работы по согласованию. Рассматриваются кандидаты, проживающие только на территории РФ
• Официальное трудоустройство в штат компании по ТК РФ
• Конкурентная и полностью “белая” заработная плата (уровень заработной платы обсуждается по итогам собеседования)
• Аккредитованная IT компания
• Корпоративная программа лояльности, скидки на товары и услуги партнёров
• Высокий профессионализм коллег и адекватное руководство
Контакты для резюме @Irina_hr_Merlion
#вакансия #гибрид #lead #senior #vk
Руководитель команды машинного обучения (Москва)
Поддержка в VK — это место куда приходят пользователи решить свой вопрос, делиться идеями и эмоциями. Мы стремимся сделать работу поддержки менее рутинной и более интересной.
В поддержке VK несколько десятков разнообразных ML-моделей. Сейчас мы создаём внутренний центр экспертизы, который соберёт всё воедино и поможет поэтапно внедрять в работу полезные технологии.
Мы ищем человека, который понимает когда нужно использовать рулы, а когда имеет смысл запустить инференс LLM. Может доходчиво объяснить зачем нам это нужно и переложить фичи на конкретные бизнес-метрики (с метриками и бизнес-кейсами поможем). Мы ищем крепкого разработчика, который хочет качать свои менеджерские скиллы и будет первые пару лет играющим тренером.
Задачи:
• 30% времени общение с бизнесом;
• 20% времени на архитектуру и разбор бизнес-процессов для внедрения;
• 50% на написание своего когда и ревью ребят из ML-команды;
• полный цикл модели от сбора данных до вывода их в прод;
• также предстоит заниматься техническим менеджментом: от общения с внутренним заказчиком до создания новой архитектуры ML-системы и встраивания нового решения в текущее.
Требования:
• Компетенции и опыт в направлениях 70% NLP;
• 20% ранжирование и разные бусты;
• 10% докеризация;
• аналитические навыки для оценки эффективности выбранных решений и интерпретации данных;
• опыт управления командой ML-инженеров как плюс;
• отличные коммуникационные навыки и умение работать в команде;
• владение инструментами Jira, Confluence, Miro, Notion.
По всем вопросам и для отправки cv: https://t.me/olkony
Руководитель команды машинного обучения (Москва)
Поддержка в VK — это место куда приходят пользователи решить свой вопрос, делиться идеями и эмоциями. Мы стремимся сделать работу поддержки менее рутинной и более интересной.
В поддержке VK несколько десятков разнообразных ML-моделей. Сейчас мы создаём внутренний центр экспертизы, который соберёт всё воедино и поможет поэтапно внедрять в работу полезные технологии.
Мы ищем человека, который понимает когда нужно использовать рулы, а когда имеет смысл запустить инференс LLM. Может доходчиво объяснить зачем нам это нужно и переложить фичи на конкретные бизнес-метрики (с метриками и бизнес-кейсами поможем). Мы ищем крепкого разработчика, который хочет качать свои менеджерские скиллы и будет первые пару лет играющим тренером.
Задачи:
• 30% времени общение с бизнесом;
• 20% времени на архитектуру и разбор бизнес-процессов для внедрения;
• 50% на написание своего когда и ревью ребят из ML-команды;
• полный цикл модели от сбора данных до вывода их в прод;
• также предстоит заниматься техническим менеджментом: от общения с внутренним заказчиком до создания новой архитектуры ML-системы и встраивания нового решения в текущее.
Требования:
• Компетенции и опыт в направлениях 70% NLP;
• 20% ранжирование и разные бусты;
• 10% докеризация;
• аналитические навыки для оценки эффективности выбранных решений и интерпретации данных;
• опыт управления командой ML-инженеров как плюс;
• отличные коммуникационные навыки и умение работать в команде;
• владение инструментами Jira, Confluence, Miro, Notion.
По всем вопросам и для отправки cv: https://t.me/olkony