← К каталогу
МТ

МТС

Старший Специалист по исследованию данных (Data Science) (Python) [Кион, МТС Веб Сервисы]

ГибридSeniorМосква, Россия2 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение9 мин. назад
Впервые замечена2 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

BIG DATA МТС – место, где телеком данные превращаются в реально работающие IT-продукты. Мы создали и протестировали несколько десятков сервисов. Самые успешные из них уже стали частью экосистемы МТС. Например, МТС Маркетолог, рекомендации в KION (МТС ТВ), услуга “Кто звонит?” или Спам blacklist.

КОГО МЫ ИЩЕМ?

MIDDLE DATA SCIENTIST В ПРОДУКТ KION

ОПИСАНИЕ ПРОДУКТА:

Один из ключевых юнитов в Big Data МТС - это платформа поиска и рекомендаций, которая использует всю мощь ML и "больших данных" для подбора наиболее релевантных айтемов для клиентов из каталогов МТС. Мы уже поставляем рекомендаций в онлайн-кинотеатр КИОН, в читалку «Строки», МТС Банк, сервисы по продаже билетов, интернет-магазин и другие продукты экосистемы МТС. Сейчас решаем задачи объединения рекомендательных движков в единую платформу, создания универсального поискового движка, realtime триггеров и масштабирования на все сервисы компании.

Наш стек: Python, Go, FastApi, k8s, PostgreSQL, Aerospike, Nginx, Kafka, Redis, Airflow, Gitlab-CI, Grafana, Prometheus, ELK, Vault, Linux

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ

  • Генерировать гипотезы по улучшению рекомендаций для роста бизнес-метрик клиентов
  • Превращать гипотезы в работающие ML модели
  • Катить модельки в прод и по итогам АВ-тестов формулировать новые гипотезы по улучшению рекомендаций
  • Ставить задачи data инженерам на доработки необходимых витрин, взаимодействовать с разработчиками для формирования пайплайнов поставки рекомендаций, совместно с аналитиками сетапить АВ-тесты

ЧТО НУЖНО ДЛЯ ЭТОЙ РАБОТЫ

  • Коммерческий опыт в data science от 2-х лет
  • Опыт разработки и продуктивизации ML-сервисов (от моделек до api
  • Опыт внедрения ML-пайплайна в real-time сервисы
  • Опыт работы с docker, шедулерами (airflow или любой другой) и sql/nosql базами данных

ЧТО ПРЕДЛАГАЕМ

  • собственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / BI and Data Analyst / RU