Мы ищем опытного Data Scientist в команду разработки WB Space — платформы для проведения ML-соревнований. В этой роли вы будете разрабатывать ML-проекты соревнований, лучшие решения которых смогут масштабироваться в продуктовые ML-модели и использоваться в реальных бизнес-процессах. Это позволит привлекать сильных специалистов и напрямую влиять на ключевые бизнес-показатели компании.

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать ML-задачи для соревнований, учитывая бизнес-потребности;
• Подбирать и разрабатывать метрики оценки для ML-соревнований;
• Консультировать заказчиков по постановке задач и выбору метрик;
• Создавать baseline-решения и анализировать данные, применяя подходящие алгоритмы ML;
• Визуализировать результаты и представлять их команде;
• Формировать задачи, конечным решением которых будет Docker-образ;
• Поддерживать участников на всех этапах соревнований;
• Взаимодействовать с вузами, курировать студенческие проекты и образовательные инициативы.

Какой опыт и знания нужны

• Глубокие знания алгоритмов и структур данных;
• Уверенное владение Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow);
• Сильный математический бэкграунд в линейной алгебре, вероятности и статистике;
• Глубокое понимание классического машинного обучения и основ Deep Learning;
• Опыт обучения и дообучения нейросетей на PyTorch;
• Практический опыт работы с задачами NLP, Time Series, CV, RecSys (от 2 лет);
• Опыт контейнеризации и работы с Docker;
• Навыки инференса моделей, разработки и деплоя ML-сервисов.

Будет плюсом

• Опыт преподавания или ведения образовательной практики в области машинного обучения;
• Опыт выкатки моделей в production;
• Опыт работы с большими данными, применения распределённых вычислений;
• Опыт решения задач Classification, Object Detection, Segmentation, Anomaly Detection, OCR.

Наш стек
Python, Go, ClearML, Prometeus, Grafana, Docker, PyTorch, Airflow, Postgres, Clickhouse, K8s, FastAPI, Gitlab, PyTorch, Tensorflow, ONNX

Мы предлагаем

• Интересные задачи, и исследовательские, и прикладные, возможность переключаться между ними и видеть улучшения от них в production;
• Большие данные, сотни миллионов товаров, миллиарды действий пользователей в день, ресурсы и инфраструктуру, необходимые для работы с ними;
• Гибридный или удаленный формат работы с гибким началом рабочего дня;
• Бесплатное питание в наших офисах;
• Скидки на фитнес и образовательные программы.