Data Scientist (команда Коммуникации) в ООО HeadHunter::Analytics/Data Science

Зарплата от 350 000 ₽

Требуемые навыки
Местоположение и тип занятости
📍 Москва
Размещено 23.01.2023

Оцените эту вакансию «Data Scientist (команда Коммуникации)»

Чем больше вы оцениваете, тем лучше будут ваши рекомендации по вакансиям

Ищем опытного DS в направление коммуникаций

В направлении коммуникаций есть темы, где хочется применить машинное обучение: переписки пользователей и транскрибированные звонки. Мы уже начали работу с собранными данными и будем глубже погружаться в такие задачи как:

  • Выявление интентов и фактов из переписок пользователей
  1. Для большего погружения в то, что происходит между пользователями
  2. Для обогащения информации о пользователях
  3. Для последующей автоматизации общения
  • Анализ и обработка транскрибаций звонков для выявления интентов и спама
  • Решение задачи по выбору лучшего канала и времени для коммуникации с пользователем
  • Разработка новых способов использовать накопленные данные по коммуникациям пользователей

Каждый член команды у нас — это ценный источник продуктовых и бизнес решений.

Го делать мир HR-Tech эффективнее и ярче

Мы ждем от кандидата:

  • Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшене;
  • Понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning;
  • Уверенное владение Python (numpy, scipy, pytorch, sklearn)
  • Алгоритмическая подготовка: знание основных алгоритмов и структур данных;
  • Понимание и опыт работы с A/B-экспериментами;
  • Умение работать в команде, грамотно отстаивать свою точку зрения;
  • Непомерное желание улучшать продукт и завоевывать мир!

Будет плюсом:

  • Знание принципов работы нейросетевых моделей для обработки текста;
  • Опыт в nlp-задачах будет большим плюсом;
  • Опыт работы с различными источниками данных: SQL, Cassandra, Hive, Presto, Kafka, etc.;
  • Опыт работы с Java и владение другими языками программирования, фреймворками и технологиями.

Вам предстоит:

  • Переводить задачу с языка продактов на язык машинного обучения. Предлагать свои идеи на тему того, как продуктовым инициативам помогут DS решения;
  • Очень много прототипировать и доводить свои решения до продакшена на python;
  • Обучать много моделей с нуля: выгружать данные, заниматься feature engineering'ом, выбирать ML-алгоритмы и тюнить их;
  • Доводить все модели до продакшена, запускать в A/B, поддерживать удачные решения.

Наш стек технологий:

  • Python
  • NumPy, SciPy, Pandas, scikit-learn;
  • XGBoost, LightGBM, CatBoost;
  • PyTorch, Hugging Face для сеток;
  • Hadoop, Hive, Presto, Apache Airflow.

Почему у нас хорошо:

  • Мы постоянно на волне новых технологий: 30% времени работы продуктовых команд и неограниченное время тех команды у нас занимает техналог.
  • Мы регулярно пересматриваем стек и при необходимости его меняем;
  • Сильная команда разработчиков уровня senior и middle, постоянный обмен опытом;
  • Настроенные процессы CI/CD, большое количество автоматизаций и кодогенерации, делающих нашу работу проще и приятнее;
  • Отсутствие бюрократии и ненужных встреч. Если процесс нам мешает мы его выкидываем. Никаких авторитетов;
  • Методология Kanban + Release Train;
  • Целеполагание через OKR, полностью прозрачный процесс на уровне компании;
  • Можно стать немножко видеоблогером и записать “охэхэнную историю” в техблоге.

Мы хотим, чтобы каждый сотрудник был доволен своей работой, поэтому мы предлагаем:

  • Гибкий график работы из дома либо в офисе;
  • Корпоративное ДМС со стоматологией после завершения испытательного срока (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно);
  • Электронная корпоративная библиотека;
  • Кофемашина с зерновым кофе, чай, фрукты, йогурты на кухне;
  • Активная корпоративная жизнь;
  • Молодой, профессиональный и дружный коллектив;
  • Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях;
  • Достойный уровень заработной платы;
  • Совместную постановку целей и индивидуальный план развития.

Подробнее о техническом департаменте

Более 200 человек
в техдепе
В среднем
6 человек в команде
40 команд разработки
Каждая команда делает задачу целиком, от проектирования до продакшна
Кроссфункциональность — команды делают задачи для разных частей сервиса

Ищем опытного DS в направление коммуникаций

В направлении коммуникаций есть темы, где хочется применить машинное обучение: переписки пользователей и транскрибированные звонки. Мы уже начали работу с собранными данными и будем глубже погружаться в такие задачи как:

  • Выявление интентов и фактов из переписок пользователей
  1. Для большего погружения в то, что происходит между пользователями
  2. Для обогащения информации о пользователях
  3. Для последующей автоматизации общения
  • Анализ и обработка транскрибаций звонков для выявления интентов и спама
  • Решение задачи по выбору лучшего канала и времени для коммуникации с пользователем
  • Разработка новых способов использовать накопленные данные по коммуникациям пользователей

Каждый член команды у нас — это ценный источник продуктовых и бизнес решений.

Го делать мир HR-Tech эффективнее и ярче

Мы ждем от кандидата:

  • Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшене;
  • Понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning;
  • Уверенное владение Python (numpy, scipy, pytorch, sklearn)
  • Алгоритмическая подготовка: знание основных алгоритмов и структур данных;
  • Понимание и опыт работы с A/B-экспериментами;
  • Умение работать в команде, грамотно отстаивать свою точку зрения;
  • Непомерное желание улучшать продукт и завоевывать мир!

Будет плюсом:

  • Знание принципов работы нейросетевых моделей для обработки текста;
  • Опыт в nlp-задачах будет большим плюсом;
  • Опыт работы с различными источниками данных: SQL, Cassandra, Hive, Presto, Kafka, etc.;
  • Опыт работы с Java и владение другими языками программирования, фреймворками и технологиями.

Вам предстоит:

  • Переводить задачу с языка продактов на язык машинного обучения. Предлагать свои идеи на тему того, как продуктовым инициативам помогут DS решения;
  • Очень много прототипировать и доводить свои решения до продакшена на python;
  • Обучать много моделей с нуля: выгружать данные, заниматься feature engineering'ом, выбирать ML-алгоритмы и тюнить их;
  • Доводить все модели до продакшена, запускать в A/B, поддерживать удачные решения.

Наш стек технологий:

  • Python
  • NumPy, SciPy, Pandas, scikit-learn;
  • XGBoost, LightGBM, CatBoost;
  • PyTorch, Hugging Face для сеток;
  • Hadoop, Hive, Presto, Apache Airflow.

Почему у нас хорошо:

  • Мы постоянно на волне новых технологий: 30% времени работы продуктовых команд и неограниченное время тех команды у нас занимает техналог.
  • Мы регулярно пересматриваем стек и при необходимости его меняем;
  • Сильная команда разработчиков уровня senior и middle, постоянный обмен опытом;
  • Настроенные процессы CI/CD, большое количество автоматизаций и кодогенерации, делающих нашу работу проще и приятнее;
  • Отсутствие бюрократии и ненужных встреч. Если процесс нам мешает мы его выкидываем. Никаких авторитетов;
  • Методология Kanban + Release Train;
  • Целеполагание через OKR, полностью прозрачный процесс на уровне компании;
  • Можно стать немножко видеоблогером и записать “охэхэнную историю” в техблоге.

Мы хотим, чтобы каждый сотрудник был доволен своей работой, поэтому мы предлагаем:

  • Гибкий график работы из дома либо в офисе;
  • Корпоративное ДМС со стоматологией после завершения испытательного срока (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно);
  • Электронная корпоративная библиотека;
  • Кофемашина с зерновым кофе, чай, фрукты, йогурты на кухне;
  • Активная корпоративная жизнь;
  • Молодой, профессиональный и дружный коллектив;
  • Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях;
  • Достойный уровень заработной платы;
  • Совместную постановку целей и индивидуальный план развития.

Настрой карьеру с RIT.WORK
за 30 секунд

Укажи свой стек, опыт работы, зарплату и бот подберет для тебя подходящие офферы.

🚀 Создать подписку