Стажер ML Engineer в команду [МТС Маркетолог] (Big Data)

Вакансия № 32707440 от компании ПАО «МТС», Digital на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании ПАО «МТС», Digital.

☑ Основной блок:

Опыт работы: не требуется.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

Место работы (точный адрес): Россия, Москва, проспект Андропова, 18к9.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 32707440 добавлено в базу данных: Суббота, 15 марта 2025 года.

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

☑ Статистика предложения работы № 32707440:

Прочитано соискателями - 9 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "ПАО «МТС», Digital":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

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

☑ Подробности о вакантном месте:

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?

Стажера ML Engineer

В команду MTS Маркетолог мы стажера ML Engineer. Мы разрабатываем модели для скоринга рекламного трафика. Оптимизируем всю воронку взаимодействия с пользователями – оцениваем склонности пользователей Интернета посмотреть, кликнуть на рекламные баннеры, досмотреть видео ролики, сделать целевые действия на сайтах и пр. Занимаемся разработкой моделей Look-a-like, склонностного скоринга, алгоритмов достижения целей рекламных кампаний по бизнес метрикам, отлавливаем фродовый трафик. Скоуп задач в этом году растет и мы ищем уверенных в себе разработчиков, готовых закрыть одно или несколько направлений работы.

Обязанности работника:

Исследовать и составлять требования к наборам сырых данных для поиска нужных фичей для своих МЛ моделек
Строить модели скоринга клика на баннер / видимости баннера / целевого действия на сайте / фродового траффика
Анализировать весь пайплайн моделей платформы и находить новые подходы к приоритезации баннеров, кампаний в рекламных аукционах, к ценообразованию в ставках
Сопровождать процесс постановки на регламент процессов в Airflow, консультировать Data Engineer
Разрабатывать пайплайны для препроцессинга и экстракции фичей (NLP, CV)
Сопровождать A/B-тесты моделей

Требования к работнику:

Глубокое понимание статистических подходов и методов (регрессия, свойства распределений, оценка максимального правдоподобия, проверка гипотез и их правильное использование) и опыт их применения
Приветствуется опыт работы над задачами анализа текста и изображений. Знание базовых алгоритмов по направлениям: dimensionality reduction, object detection, text extraction. Готовность изучить подходы в ходе работы над задачами
Опыт применения классических алгоритмов машинного обучения (LR, RF, XGBoost/LGBM/ CatBoost), их калибровки, понимание их преимуществ, недостатков и ограничений
Свободное владение основными ML библиотеками на Python (pandas, numpy, sklearn, seaborn, etc.)
Высокий уровень владения SQL, опыт работы в распределённых/параллельных вычислениях на Spark
Опыт работы с Linux, Docker
Достойный уровень инженерной культуры (умение писать адекватный код за вменяемое время, версионировать код через Git инструменты, вести работу через Jira и документацию в Confluence)

Условия труда:

Есть ли куратор? Да, наставник будет с тобой с самого начала
Какой график? Гибкий, начало работы в промежутке с 8 до 11, занятость - 40 часов в неделю
Условия? Официальное оформление сроком от 6 до 12 месяцев с реальной возможностью остаться в штате - такие кейсы уже проходили и нам понравилось :)