Напиши текст вакансии для должности "Data Scientist / ML-инженер (Big Data)". Название компании: "МТС". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: От 3 до 6 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'Machine Learning', 'Data Science', 'Математическая статистика', 'Git'

Big Data МТС – место, где телеком данные превращаются в реально работающие IT-продукты. Мы создали и протестировали несколько десятков сервисов. Самые успешные из них уже стали частью экосистемы МТС. Например, МТС Маркетолог, рекомендации в KION (МТС ТВ), услуга “Кто звонит?” или Спам blacklist. Кого мы ищем? Обязательно:  опыт работы от 2 лет в области анализа данных и машинного обучения вы знаете, как работают ML-алгоритмы и не будете тратить время на эксперименты с заведомо плохими решениями понимаете, когда нужно остановиться и использовать вместо ML более простые и быстрые подходы у вас продвинутые знания Python, в т.ч. основных ml-библиотек умеете делать препроцессинг данных на SQL или PySpark умеете работать с git есть базовые навыки работы в Linux/Unix  Желательно:  знаете минимум один из классических языков C, Java, Scala, C/C++/C# и есть опыт программирования в прошлом есть опыт вывода ml-решений в продакшн  Что предстоит делать?  выгружать и готовить/обрабатывать данные (находить аномалии и инсайты) перебирать гиперпараметры ml-моделей, пока кросс-валидация не даст нормальный результат :) дорабатывать ml-модели из стандартных библиотек проверять бизнес гипотезы в offline и готовить дизайн A/B тестов доводить модель до прода совместно с разработчиками  Сейчас мы ищем Data Scientist’ов и ML-инженеров в следующие продукты:  Антиспам Предиктивная аналитика продаж Рекомендательная система для товаров и услуг, интегрированная в ТВ платформу МТС Маркетолог Продвижение Финансовых Сервисов МТС Банка    Что вы найдете в команде Big Data? Стек технологий:  работаем с данными на классическом hadoop-стеке (Spark, Hive) разрабатываем на python3: R&amp;D делаем в Jupyter, продуктивизируем в PyCharm обучаем модели на отдельных мощных машинах с видеокартами Tesla V100 используем собственные разработки для скоринга больших данных и MLFlow для экспериментов храним код в gitlab, CI/CD в Jenkins, процессы запускаем в Airflow  Команда: в команде Data Science сейчас 30 человек (во всей Big Data МТС более 300 человек). Все DS поделены на группы со своими лидами - есть группа рекомендательных систем, скоринга и другие. Каждую неделю мы обмениваемся опытом на совместных синках. DS работают в продуктах со своей автономной командой, в которой есть все роли: аналитики, DE, DS, разработчики, девопсы, менеджеры продукта. Условия: каждый месяц - аванс и зарплата, дважды в год - премия. ДМС + стоматология, корпоративная связь, специальные предложения от партнеров и друзей МТС, отпуск 31 день в год. Выдаем 16” MacBook Pro или Dell на выбор. Есть ли обучение?  Локальные и международные конференции, митапы. Корпоративный университет МТС и масштабная виртуальная библиотека. А ещё мы регулярно обмениваемся опытом на совместных синках с лидами экспертизы  Какой график? Гибкое начало рабочего дня в промежутке с 8 до 11. Есть возможность работать несколько дней вне офиса по договоренности с командой. Сколько этапов при отборе? Не более трех:  HR + первое тех. интервью с лидом направления Тестовое задание/второе интервью - по необходимости Собеседование с PO и командой, выбор кандидатом проекта