Задачи
- Разрабатывать и улучшать алгоритмы и механики рекомендательной системы.
- Проектировать и развивать модели рекомендаций: collaborative filtering-, content-based-, sequential-модели и их комбинации.
- Проверять гипотезы, оценивать влияние моделей на бизнес-метрики, рассчитывать практическую пользу решений.
- Работать с данными: анализировать и исследовать факторы, влияющие на рекомендации.
- Улучшать качество рекомендаций и устойчивость моделей.
- Участвовать в обсуждении продуктовых решений совместно с аналитиками, продактом и командой DS.
Мы ожидаем
- Опыт коммерческой разработки ML-решений от трех лет, желательно в рекомендательных системах для услуг или ритейла.
- Опыт коммерческой разработки в RecSys от трех лет, желательно в сфере услуг или ритейла.
- Глубокое понимание принципов построения рекомендательных систем и работы алгоритмов рекомендаций: collaborative filtering, content-based, SASRec и др.
- Широкий кругозор в области рекомендательных систем, отслеживание трендов индустрии.
- Высокая самостоятельность, опыт формулирования задач, умение объяснять технические решения бизнесу, аналитикам и менеджерам.
- Готовность генерировать гипотезы, не доверять первому результату.