Привет!
Мы - крутая команда Click, мы успешно создаем и развиваем IT-продукты на международном рынке.

Мы разрабатываем высоконагруженную рекламную платформу, позволяющую рекламодателям и владельцам ресурсов привлекать новых клиентов и пользователей.

Наша платформа построена на уникальных передовых технологиях подбора рекламного предложения с использованием ML-моделей, использующих информацию о портретах и предпочтениях посетителей интернет ресурсов. Наши бекэнды принимают более 500 тысяч запросов на подбор рекламного предложения каждую секунду, а в DWH хранятся терабайты данных.

Мы постоянно растем, и сейчас ищем Senior Data Scientist в нашу команду!

Мы предлагаем:

Комфортные офисы и возможность удаленной работы, даже если вы уже переехали;
Заработная плата в соответствии с вашими ожиданиями и опытом;
Гибкое начало рабочего дня (начало с 10.00 до 12.00, окончание с 19.00 до 21.00);
Полный соц. пакет (доплата до 100% оклада при отпускных и больничных);
Премии по результатам работы, регулярное performance review;
Корпоративная техника;
Оплата посещений профильных конференций, компенсация курсов;
Сильная команда разработки и тестирования, гибкие подходы к разработке;
Актуальный стек и гибкость в выборе технологий;
CI/CD и низкий time to market;
Широкий спектр задач с использованием supervised, unsupervised и reinforcement learning алгоритмов;
Насыщенная корпоративная жизнь и мероприятия, о которых с радостью расскажем на интервью!

Наши пожелания к кандидату:

Python для анализа и визуализации данных и машинного обучения от 3-х лет;
Знание SQL (написание запросов, понимание принципов организации БД);
Знание как работают традиционные алгоритмы, использующиеся для машинного обучения и опыт их практического внедрения и поддержки в производственной среде;
Навыки работы с количественной информацией, знания теории вероятностей и математической статистики (мы активно применяем их в работе);
Умение самостоятельно конвертировать бизнес задачу в алгоритмическую, предложить метрики для оптимизации и различные методы решения.

Основные задачи будущего коллеги:

Работать над рекомендательными системами, используя современные теоретические наработки - Multi-Armed Bandits, Counterfactual Learning, Factorization Machines, etc.;
Строить полный цикл системы мониторинга и аналитики ML решений, развивать аналитическую инфраструктуру;
Планировать, проводить и оценивать результаты A/B-тестов, выдвигать гипотезы;
Совершенствовать существующие и добавлять новые метрики о состоянии рекламной сети, настраивать и улучшать автоматизированный мониторинг.