Напиши текст вакансии для должности "Middle Data Scientist (ML)". Название компании: "Диплей". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: От 3 до 6 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'XGBoost', 'SQL', 'Английский язык', 'Pandas', 'sklearn', 'lgbm', 'matplotlib'

Мы в Deeplay решаем задачи игровой индустрии с использованием искусственного интеллекта и big data.Наша продуктовая команда разрабатывает мобильное приложение для международного рынка. Для усиления наших задач мы готовы взять в команду data scientist (ML).Задачи:  Например, мы хотим кластеризировать пользователей. Все ж хотят =) Чуть в отличие от всех, мы хотим это делать не потому что самоцель, а потому что промежуточный шаг до аплифта: к нас есть кучка воздействий на пользователя с нативным ощущением, которое части клиентов нравится, а части как-то не очень, и хочется верить что любовь конкретного воздействия это характеристика группы игроков. Классическое желание про лучше понять клиента здесь тоже есть, но вторично и с попыткой прокачать через оцифрованный CJM. Ещё одна задача — матчмейкинг пользователей. Есть довольно сильная боль с разными вариантами целевой функции, из-за чего вероятно придётся пробовать довольно много вариаций одной и той же задачи. Кучка вещей про антифрод видна на горизонте. Сейчас мы успешно решаем это через большое количество экспертного кода, но хочется повысить градус автоматизации и по возможности размечать нехороших людей на самом начале их плохого жизненного пути, до того момента, когда они уже нанесли вред и мы поняли, как именно они обманывают систему.  ​​​​​​​​​​​​​​Стек:​​​​​​​  Python как язык; Clickhouse как бд; Airflow как шедулер; ​​​​​​​Docker как контейнеризация.  Требования:  Базовая университетская математика (линал + тервер); Python для обработки данных и data discovery. Если что, ETL прогеры сбоку есть, которые помогут прокачаться и покажут всякий хардкор. Но на начале уже надо что-то уметь; Всякие питонячьи либы из DS/ML стэка. pandas, sklearn, matplotlib, любое из xgboost/catboost/lgbm, etc; ​​​​​​​Корректно ставить эксперименты и проверять гипотезы. Типичные fallacy, как приходящие данные могут испортить вообще всё из-за того, что они про людей, всё такое; ​​​​​​​Работать с высокой степенью самостоятельности. Куча людей, которые умеют, отвечают на вопросы, помогут подтянуть скиллы etc есть, все добрые и с радостью помогут. Но не настолько добрые, что сами придут насильно помогать, у всех есть чем заняться =); ​​​​​​​Читать статьи на английском. Не то же самое, что &quot;читать английский достаточно хорошо, чтобы понимать статьи&quot;.  ​​​Будет плюсом:  pytorch / tensorflow; любое про ML на графах; Участие в Kaggle или аналогах; Pet проект или что-то ещё, условно доведённое до результата.  Условия:  Минимум ентерпрайз приколов: не любим бюрократию, ценим хорошо работающие процессы и не боимся их менять; ​​​​​​​Команда распределена по всей России, процессы налажены сквозь часовые пояса; У нас есть уютные офисы в Новосибирске и Омске, ходя ходить туда и не обязательно. Чуть менее уютные есть в Питере и Москве. Куча привычных ништяков IT-офиса, конечно; ​​​​​​​А еще мы оплачиваем всем ребятам их обучение по профилю работы: сейчас у нас ходят на уроки английского языка, курсы по архитектуре сервисов, воркшопы по развороту highload проектов и много других курсов.