Задачи

• Разработка моделей машинного обучения для повышения качества подбора рекламы
• Анализ больших данных, исследование новых признаков для моделей
• Разработка и поддержка инструментов автоматизации обработки данных и жизненного цикла моделей.

Требования

• Знание классических алгоритмов и структур данных
• Уверенное владение Python и библиотеками для анализа данных
• Знание классических моделей машинного обучения, базовое понимание нейросетевых моделей
• Хорошая математическая подготовка (теория вероятностей и математическая статистика)

Будет плюсом

• Опыт работы с Hadoop (Spark, Hive)
• Опыт работы с luigi/airflow
• Знакомство с ClickHouse
• Знание Java/C++/Go
• Продвинутое владение Linux