ML Engineer CJ&Antifraud (удаленная работа)

Вакансия: ML Engineer CJ&Antifraud

Описание вакансии

О нас

Привет! Мы в Звуке ищем full-stack ML-инженера. Мы - команда ML business, занимаемся исследованиями и построением моделей с целью улучшения клиентских путей, оптимизации коммуникаций, а также работой с фродом. У тебя будет возможность применить свои знания для решения широкого круга проблем, в том числе создание качественных дата продуктов и фичей, которые действительно важны для пользователей.

Почему это важно

Звук стремится стать лидером в области стриминга audio-first контента, предлагая уникальный и захватывающий опыт для пользователей. Мы знаем, что успешный продукт начинается с глубокого понимания аудитории и умения воплощать это понимание в жизнь.

Мы предлагаем тебе уникальную возможность заниматься задачами связанными непосредственно с улучшением пользовательского опыта. Огромный массив данных около 100 млн треков, который будет только расти.

О роли

В этой роли у тебя будет возможность поработать над многими направлениями, которые надо развивать с помощью машинного обучения например, персонализацией экранов в приложении и AntiFraud.

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать новые модели совместно с продуктовой командой технологий клиенстких путей
• Развитие существующих моделей персонализации коммуникаций и создание новых
• Развитие моделей (Multi-armed bandit) персонализации основных экранов
• Внедрение разработанных решений в продакшен (батч и онлайн модели)
• Полный цикл мониторинга и поддержки внедренных решений
• Искать аномалии в направлении фрода (накрутки, обкачки и тд), идентифицировать и интерпретировать их
• Аналитика качества моделей, поиск проблемных зон, проведение А/B тестов

Успех в этой роли обеспечат:

• Опыт работы DS/ML от 1 года
• Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн
• Опыт разработки моделей для NBA/NBO-кампаний коммуникаций в разных каналах, uplift-моделирования
• Уверенное знание классических алгоритмов машинного обучения и методов интерпретации моделей
• Способность самостоятельно исследовать новые ML подходы, читать статьи на английском и воспроизводить их
• Опыт работы с большими объемами данных
• Будет плюсом, если у тебя есть опыт с Reinforcement learning, Multi-armed bandit

Присоединяйся к нам

В Звуке мы предоставим тебе возможность реализовать твой профессиональный потенциал и достичь высоких результатов.