Data Science Team Lead (Adv Platform)

В дирекции Data & Analytics в отделе Data Science (отдел анализа данных и машинного обучения) открываем позицию Team Lead в команду Adv Platform, которая работает над развитием рекламной платформы. Прогнозируем вероятность клика по товарам и баннерам, определяем оптимальный размер ставки, занимаемся персонализацией рекламных предложений, эффективностью аукциона. Почему у нас классно:  Хорошо выстроенные процессы: квартальное планирование по методологии OKR, двухнедельные спринты, регулярные стендапы и проектные встречи для синхронизации; Сильная команда middle и senior специалистов, развитое DS-сообщество, где есть возможность обмениваться знаниями на внутренних митапах; У нас представлен полный жизненный цикл разработки data-driven продуктов с применением ML — от идеи и генерации гипотез до запуска АБ тестов. В части разработки онлайн-сервисов и деплоя моделей нам помогает команда инженеров.  Чем предстоит заниматься:  Персонализировать рекламные предложения: прогнозировать CTR для товаров и баннеров, сегментировать клиентов для более эффективного таргетинга рекламных кампаний; Улучшать эффективность аукциона: разрабатывать алгоритмы определения оптимального размера ставки в аукционе для разных селлеров и плейсментов (каталог, поиск, блоки рекомендаций); Совместно с менеджером продукта и командой работать над наполнением, оценкой и декомпозицией продуктового бэклога; Отвечать за распределение задач, ресурсы и приоритеты внутри команды DS-ов (2+ человек); Следить за технологическими и продуктовыми новинками в индустрии, SOTA решениями, изучать профессиональные публикации; Развивать компетенции команды, быть наставником.  Мы ожидаем:  Опыт в области анализа данных и машинного обучения (от 5 лет); Опыт руководства командой (от 1 года); Опыт работы с SQL, Hadoop, Hive, Spark; Владение Python, Linux, методами работы с большими данными; Опыт работы как минимум с 2 ML библиотеками: Scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch, Spark ML; Знания теории вероятностей и математической статистики; машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа; алгоритмов и структур данных;  Английский язык на уровне технического чтения.  

Технологии: analytics, apache hive, catboost, data science, linux, python, pytorch, scikit-learn, sql, xgboost