Data Scientist / ML-инженер (Big Data)
Роль: HR-Аналитик данных
Дата добавления: 18.12.2023
Вакансия закрыта: 25.12.2023
25.12.2023
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?
Мы ищем Data Scientist’ов и ML-инженеров в следующие продукты:
- Рекомендательная Платформа — Строки (Senior)
Команда занимается созданием персональных рекомендаций по жанрам для текстовых и аудио книг. В перспективе планируется сделать лучшие кросс-контентные рекомендательные модели, такие как подбор музыки по ходу прочтения книги, анализ текста книги, выделение об
- EnergyTool (Middle)
Программая платформа позволяет быстро и своевременно обнаружить точки коммерческих потерь и выявить конкретные участки сети, на которых происходит хищение.
лака тегов и эмоциональную окраску текста за счет добавления музыки, соответствующей настроению текста.
- RecSys Platform (Senior/Lead)
Мы развиваем платформу рекомендаций в МТС и уже поставляем рекомендаций в онлайн-кинотеатр КИОН, в читалку «Строки», в МТС Банк и сервисы по продаже билетов. Сейчас решаем задачи объединения рекомендательных движков в единую платформу и масштабирования на все сервисы компании.
- Лидогенерация и отток B2B (Jun+/Middle с коммерческим опытом в DS)
На основе данных из различных внутренних и внешних источников, строим модели и сегменты направленные на оптимизацию LTV клиентов B2B
- HR-аналитика (Middle)
HR аналитика решает задачи построения предиктивных моделей на каждом этапе ELV сотрудника для создания более эффективных процессов привлечения, адаптации, развития и удержания сотрудников
- Детектор аномалий (Middle)
Продукт Детектор аномалий – это разработка системы интеллектуального сторителинга данных и мониторинга аномалий в распределении различных признаков, важных для телекома и экосистемы.
- МТС Аналитика (Middle)
Кандидат присоединится к работе Big Data AdTech команды МТС. Сейчас мы активно расширяем функционал DSP платформы, разрабатываем новые алгоритмы метчинга пользователей и углубляемся в существующих разработках.
- МТС Аналитика в ML команду (Middle+)
МТС Аналитика — это платформа для сбора и анализа данных о поведении пользователей, которая помогает компаниям принимать более обоснованные решения на основе данных.
Мы ищем Data Scientist в ML команду. Эта команда разрабатывает модели для определения рекламного антифрода, контекстуального анализа (текст и изображения) и идентификации.
- RTK Supply (Middle+)
Наша команда занимается разработкой комплексного решения для динамического ценообразования и прогнозирования спроса в салонах продаж МТС. В настоящее время проводим пилотирование, а модель динамического ценообразования планируется развивать как платформу управления ценами для продуктов экосистемы МТС.
Обязательно:
- опыт работы от 2-х лет в области анализа данных и машинного обучения
- понимание, как работают ML-алгоритмы и не будете тратить время на эксперименты с заведомо плохими решениями
- понимание, когда нужно остановиться и использовать вместо ML более простые и быстрые подходы
- у вас продвинутые знания Python, в т.ч. основных ml-библиотек
- умение делать препроцессинг данных на SQL или PySpark
- умение работать с git
- есть базовые навыки работы в Linux/Unix
- знание минимум один из классических языков C, Java, Scala, C/C++/C# и есть опыт программирования в прошлом
- опыт вывода ml-решений в продакшн
Что предстоит делать?
- выгружать и готовить/обрабатывать данные (находить аномалии и инсайты)
- перебирать гиперпараметры ml-моделей, пока кросс-валидация не даст нормальный результат 🙂
- дорабатывать ml-модели из стандартных библиотек
- проверять бизнес гипотезы в offline и готовить дизайн A/B тестов
- доводить модель до прода совместно с разработчиками
Что вы найдете в команде Big Data?
Стек технологий:
- работаем с данными на классическом hadoop-стеке (Spark, Hive)
- разрабатываем на python3: R&D делаем в Jupyter, продуктивизируем в PyCharm
- обучаем модели на отдельных мощных машинах с видеокартами Tesla V100
- используем собственные разработки для скоринга больших данных и MLFlow для экспериментов
- храним код в gitlab, CI/CD в Jenkins, процессы запускаем в Airflow
Команда:
в команде Data Science сейчас 30 человек (во всей Big Data МТС более 300 человек). Все DS поделены на группы со своими лидами — есть группа рекомендательных систем, скоринга и другие. Каждую неделю мы обмениваемся опытом на совместных синках.
DS работают в продуктах со своей автономной командой, в которой есть все роли: аналитики, DE, DS, разработчики, девопсы, менеджеры продукта.
Условия:
каждый месяц — аванс и зарплата, дважды в год — премия. ДМС + стоматология, корпоративная связь, специальные предложения от партнеров и друзей МТС, отпуск 31 день в год. Выдаем 16 MacBook Pro или Dell на выбор.
Есть ли обучение?
- Локальные конференции, митапы
- Корпоративный университет МТС и масштабная виртуальная библиотека
- А ещё мы регулярно обмениваемся опытом на совместных синках с лидами экспертизы
Какой график?
Гибкое начало рабочего дня в промежутке с 8 до 11. Есть возможность работать несколько дней вне офиса по договоренности с командой.
Сколько этапов при отборе?
Не более трех:
- HR + первое тех. интервью с лидом направления
- Тестовое задание/второе интервью — по необходимости
- Собеседование с PO и командой, выбор кандидатом проекта
Telegram-канал Вакансии в HR-Аналитике
Ежедневно публикуем вакансии для HR-Аналитиков. Лучшие компании! Подпишитесь, чтобы найти работу своей мечты!






