Python/Go-разработчик, Москва
Чем занимаемся:
Отдел занимается созданием продуктов и реализацией проектов в области предиктивной аналитики. То есть, фактически, прогнозирует целевые события или действия пользователей и, таким образом, помогает внутренним и внешним заказчикам принимать решения. На основе анализа огромных объемов данных из различных источников строятся модели машинного обучения и аналитические сервисы, способные оценить, например, вероятность того заинтересует ли пользователя предложение покупки авто в кредит или, возможно, новые тарифы мобильного оператора.
Примеры решаемых задач:
- прогнозирование вероятности и объема потребления электроэнергии для ПАО «Россети» https://ai-russia.ru/library/m...
- определение веротяности отклика пользователя на то или иное предложение
- оценка потенциала локации для откртыии я нового магазина на основе прогноза среднего чека и траффика в заданной гео-координате https://ai-russia.ru/library/m...
- вычисление оптимальной квартирографии для застройщика https://vk.company/ru/press/re...
- современный стек: Python 3, Go, Java, ClickHouse, Hadoop, k8s;
- работа с большими объемами данных и ML продуктами;
- работа не только с устоявшимися продуктами, но и с новыми проектами;
- свобода в принятии решений и реализации задач.
Задачи
- разработка новых сервисов в области предиктивной аналитики;
- поддержка существующих ML-сервисов;
- тестирование и сборка собственного кода;
- участие в разработке архитектуры приложения.
Требования
- опыт бекенд разработки на Python (уметь в 3 версию, не бояться 2);
- опыт разработки на Golang;
- опыт работы с реляционными БД и написания SQL запросов, понимание принципов работы key-value и column-oriented БД;
- понимание web (HTTP, REST и т.д);
- знание linux, bash, git, docker;
- привычка писать тесты и документировать код;
- самостоятельность и способность планировать свою работу.
Мы предлагаем
Формат работы
Уровень
График работы
PREDICT
PREDICT (Predictive Analytic Solutions) – проект VK, ключевой задачей которого является создание для клиентов продуктов и сервисов на основе предиктивных моделей, построенных с использованием методов машинного обучения.