Lead Data Scientist

Вакансия № 25446316 от компании ООО Гибрид на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании ООО Гибрид.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 3–6 лет.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

Примерное место работы: Россия, Москва.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 25446316 добавлено в базу данных: Воскресенье, 16 марта 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Понедельник, 17 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 25446316:

Прочитано соискателями - 56 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "ООО Гибрид":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

Кто мы такие:

hybrid.ai — международная programmatic-платформа. Мы разрабатываем рекламные технологии для ведущих мировых агентств и брендов. День за днем мы улучшаем функциональные возможности и качество продуктов для превосходного результата рекламных кампаний.

В настоящий момент наша экосистема состоит из 5 продуктов: hybrid.ai, VOX, MyFace, Hybe.io, Flamp.

Чем предстоит заниматься:

Управление командой
Найм новых членов команды
Создание click-prediction (не совсем, но похоже) моделей
Создание аудиторий пользователей различными методами (нейросети, рекомендашки, …)
Применение ML для автоматизации рутинных действий менеджеров кампаний
Прайсинг
Автоматизация ML-процессов

Плюсы:

Свобода в выборе технологий и подходов
Возможность собрать команду под себя
Большой импакт на бизнес

Стек: python, spark, lgbm, lightgbm, airflow, pytorch, onnx, postgresql, docker, fastapi

Ожидания:

Опыт управления командой
Иметь общее представление в классическом мл, nlp, recsys
Экспертиза хотя бы в одном из направлений выше
Умение писать рабочий, поддерживаемый и читаемый код на Python
Готовность писать и поддерживать Python код для ML сервисов
Желание развиваться в широком спектре задач (классический мл, рекомендашки, nlp, rl, …)