Напиши текст вакансии для должности "Data Scientist (Почта)". Название компании: "VK". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: От 1 года до 3 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'Tensorflow', 'Machine Learning', 'Deep Learning'

Сегодня огромную часть повседневных задач мы решаем через интернет: начиная от заказа такси и заканчивая покупкой продуктов. Уникальным идентификатором для подобных сервисов является электронная почта, которая собирает в себе огромное количество информации об их использовании. Мы считаем, задача современной почты заключается в том, чтобы эту информацию отфильтровать, структурировать и предоставить пользователю в наиболее удобном виде. Это «умная» часть новой Почты. Центром новой концепции является пользователь, а сам сервис выстраивается вокруг его потребностей, делая взаимодействие с потоком данных проще и понятнее. При помощи машинного обучения мы научили Почту рекомендовать ответы на письма, которые не требуют развернутого ответа, отделять рассылки от важных писем, а среди важных — выделять смысловые категории (финансы, путешествия, билеты, регистрации, заказы). Также Почта научилась выделять из писем информацию о промоакциях и скидках, группировать авиабилеты по номеру брони и объединять в одну цепочку письма с одинаковым номером заказа, чтобы разные покупки не смешивались друг с другом. Сейчас мы ищем программиста-исследователя, который присоединится к команде машинного обучения и будет вместе с нами работать над новыми продуктовыми фичами, делая Почту еще более удобным и современным продуктом. Что необходимо будет делать:   отвечать за реализацию продуктовых задач с применением машинного обучения;   генерировать идеи, проводить эксперименты и внедрять их в production;   следить за прогрессом в машинном обучении и реализовывать подходящие алгоритмы.   Для выполнения поставленных задач потребуется:   отличное знание основ машинного обучения;   2–3 года опыта разработки с использованием Python/C++;   уверенное знание теории вероятностей и математической статистики;   понимание структур данных и алгоритмов;   знания современных алгоритмов обработки естественного языка (word embeddings, LSTM, Transformers, etc.);   опыт работы с библиотеками для глубокого обучения (Pytorch, TensorFlow, Keras, etc.).   Будет плюсом:   отличные коммуникативные навыки;   опыт разработки микросервисных архитектур;   знание стека технологий Hadoop (HBase, Pig, Spark);   хорошее знание C++/LUA;   опыт использования Docker/Kubernetes.