О проекте

Big Data — один из ключевых юнитов МТС.

Сегодня Big Data — это 20 петабайт данных, 5 000 метрик на профиль и 400 увлечённых профессионалов в команде. Наши технологии применяются практически во всех направлениях компании — маркетинг, обслуживание, планирование сети, HR, розница.

Один из ключевых продуктов — рекомендательная платформа, которая использует всю мощь ML и больших данных для подбора наиболее релевантных айтемов для клиентов из каталогов МТС. Мы уже поставляем рекомендации в онлайн-кинотеатр КИОН, в читалку «Строки», МТС Банк, сервисы по продаже билетов, интернет-магазин и другие продукты экосистемы МТС. Сейчас мы объединяем рекомендательные движки в единую платформу, создаём универсальный поисковый движок, realtime-триггеры и масштабируем решения на все сервисы компании.

Сейчас находимся в поиске Middle ML-инженера в RecSys.

Стек - Python, Hadoop, Pytorch, Catboost, Triton, vLLM, FastAPI, k8s, PostgreSQL, Aerospike, Kafka, Airflow, GitLab CI, Grafana

Обязанности

Разрабатывать и обучать рекомендательные ML-модели от идеи до продуктивизации;

Формулировать и проверять гипотезы по улучшению рекомендаций для роста бизнес-метрик клиентов;

Внедрять ML-пайплайны в real-time сервисы и доводить модели до продакшена;

Работать с рекомендательной платформой: использовать готовые наработки и активно контрибьютить в её развитие;

Проводить исследовательские задачи — читать статьи, воплощать новые подходы, в том числе генеративные полки на основе предпочтений пользователей;

Взаимодействовать с дата-инженерами по доработке витрин и пайплайнов, с аналитиками — по постановке и проверке A/B-тестов.

Требования

Уверенные навыки Python и хорошее знание теории вероятностей и математической статистики;

Коммерческий опыт в Data Science от 2 лет и понимание ML-архитектуры — не только эксперименты в ноутбуке, но и реальные внедрения в продукт;

Опыт разработки и продуктивизации ML-сервисов (от моделей до API);

Опыт внедрения ML-пайплайнов в real-time сервисы;

Опыт работы с шедулерами (Airflow или аналог), pyspark и SQL/NoSQL базами данных;

Самостоятельность: умение предлагать технические и архитектурные решения, технологии и направления улучшений;

Хорошие коммуникативные и аналитические навыки.

Условия

Собственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на фичах;

Профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше;

Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации;

Участие во внешних ИТ конференциях. Мы выступаем на HighLoad++, DataFest, Mobius, Test Driven Conf, Joker, DevOps, Матемаркетинг и даже проводим собственную конференцию по архитектуре True Tech Arch;

Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку;

ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию;

Страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы. Материальную помощь в сложных жизненных ситуациях;

Отпуск 28 календарных дней (+3 дополнительных дня за ненормированный рабочий день);

Гибридный формат работы;

Прием врачей общей практики и массаж в офисе;

Мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких;

Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.