Data Scientist в Trust & Safety

Оплата не указана

Вакансия находится в архиве

Требуемый опыт работы

От 3 до 6 лет

Тип занятости

Полная занятость

График работы

Гибкий график

Каждый год все больше мошенников пытаются навредить нашим пользователям. Возможно, с ними даже сталкивались вы, а возможно и вы сами - мошенник.. (в таком случае наши алгоритмы вас бы уже поймали, поэтому вряд ли).

В связи с этим мы ищем data scientist’а в направление Trust & Safety, главная цель которого - создание безопасного и доверительного пространства для трудоустройства и поиска сотрудников.

Чем предстоит заниматься:

  • Анализировать новые схемы фрода и предлагать механизмы защиты
  • Встраивать ML модели в существующие системы антифрода
  • Выявлять абьюзивный контент и абьюзивное поведение на платформе
  • Разрабатывать и тестировать новые признаки определения подозрительной активности пользователей

Почему у нас круто:

  • 30% времени внедряем новые технологии, рефакторим и улучшаем инфраструктуру
  • Используем самый современный стек технологий. В апгрейд стека может вложиться каждый!
  • У нас настроены процессы CI/CD. Релиз в одно касание – наша реальность
  • У каждого разработчика своя песочница-копия прода
  • Мы убили бюрократию и бесполезные встречи. Если процесс нам мешает – мы его выкидываем. Никаких авторитетов!
  • Работаем по Kanban и не горим к концу недели
  • Работаем в кросс-функциональных командах в тесной связке с продуктовыми аналитиками и дизайнерами. Глубоко погружаемся в бизнес контекст
  • Целеполагание через OKR, полностью прозрачный процесс на уровне компании
  • Можно стать видеоблогером и рассказать свою “Охэхэнную историю” в нашем техблоге
  • Можно стать спикером или слушателем на конференциях и внутренних семинарах, в том числе в нашей Школе Программистов hh.ru

Ты - наш идеал, если:

  • Имеешь опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшене;
  • У тебя есть понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning;
  • Уверенно владеешь Python (numpy, scipy, pytorch, sklearn)
  • Алгоритмическая подготовка: знание основных алгоритмов и структур данных;
  • Имеешь понимание и опыт работы с A/B-экспериментами, знание стоящей за ними статистики;
  • Умение работать в команде, грамотно отстаивать свою точку зрения - это все про тебя.

Будет плюсом:

  • Знание принципов работы нейросетевых моделей для обработки текста;
  • Опыт в ранжировании, рекомендациях, а также в nlp-задачах будет большим плюсом;
  • Опыт работы с различными источниками данных: SQL, Cassandra, Hive, Presto, Kafka, etc.

У нас есть:

  • Гибкий график работы из дома или офиса
  • Корпоративное ДМС со стоматологией после завершения испытательного срока
  • Электронная корпоративная библиотека
  • Кофемашина с зерновым кофе, чай, фрукты, йогурты на кухне
  • В офисе есть тренажеры, настольный теннис, кикер, пул, зона виртуальной реальности и массажные кресла
  • Совместная постановка целей, индивидуальный план развития и пересмотр условий раз в год по результатам

Как будем знакомиться:

Все три этапа собеседования проходят онлайн:

  • Для начала полчаса поболтаешь с нашим HR-менеджером — познакомимся и синхронизируем ожидания
  • Затем тебя ждет 2 технических собеседований с Data Scientist: код и ML часть. На встречах обсудим твой опыт, поговорим про ML и смежные области. Зададим тебе вопросы по статистике, микросервисы и базы данных. Устно обсудим некоторые задачи из нашей практики. Предложим написать код для решения нескольких задач.
  • И наконец — полтора часа финального собеседования с тимлидами. На встрече познакомишься с потенциальными руководителями. Обсудим оставшиеся вопросы, поговорим о командных процессах и подходах к работе, финально синхронизируем ожидания

Обычно всё это занимает не больше недели. При любом раскладе мы обещаем вернуться с конструктивным фидбеком. Без обратной связи точно не оставим.

Если у тебя остались какие-нибудь вопросы, будем рады на них ответить!

Ключевые навыки

Python
Machine learning
Sqlite
Libtorch (pytorch c++ api)
Java
Python (pandas, numpy, matplotlib)
Scipy
Django rest pandas
Scikit-learn
Neural nets
Apache opennlp
Recommender systems
Search ranking
A/b-experiments
Анализ данных
Apache hadoop
Hive
Presto
Glm (opengl mathematics)

Адрес

Москва улица Годовикова 9с10

Контактная информация

ООО HeadHunter::Analytics/Data Science

Сайт: не указан

Почта: не указана

Похожие вакансии

#

Не указана

Санкт-Петербург

Полный день

Подробное описание

13 июля

#

Москва

Удаленная работа

Подробное описание

3 июля

#

Не указана

Москва

Водный стадион

Полный день

Подробное описание

28 марта