Т-БанкML-тимлид в команду Динамического Ценообразования Платформы Эффективности
гибрид
Лид ML-команды, который будет развивать и внедрять модели для динамического ценообразования, рекламных аукционов и оптимизации маркетингового бюджета. Работа с full-cycle ML: от данных и экспериментирования до продакшен-развертывания и мониторинга, чтобы напрямую увеличивать доход и ROI
ГрейдLead
Опытот 5 лет
Стек
PythonPyTorch/TensorFlowMLOpsKubernetesRLuplift-моделиA/B-testingML-пайплайны
Задачи
- •Руководить ML-командой, развивать техническую культуру и наставничать сотрудников
- •Формулировать ML-задачи, проектировать ML-пайплайны и архитектуру систем
- •Разрабатывать и запускать модели (classic ML, deep learning, uplift, RL) и проводить эксперименты
- •Внедрять модели в продакшен через сервисы/витрины и поддерживать их на k8s
- •Настраивать мониторинг качества моделей и бизнес-метрик, поддерживать стабильность пайплайнов
- •Планировать и проводить A/B-тесты, causal-аналитику и модели атрибуции (MMM)
Обязательно
- •опыт в ML не менее 5 лет
- •опыт руководства ML-командой от 2 лет
- •глубокие знания ML и DL, опыт с классическими ML, RecSys/NLP приветствуются
- •опыт полного цикла ML-разработки и выстраивания процессов в команде
- •опыт внедрения моделей в продакшен и MLOps (мониторинг, логирование, масштабирование)
- •умение проектировать ML-системы и ML System Design
- •опыт реализации A/B-тестов и оценки эффекта моделей
Будет плюсом
- •опыт в e‑commerce или банковских/нефинансовых продуктах
- •опыт с uplift-моделями и causal-подходами
- •опыт внедрения рекламных аукционов и CPA/рекомендательных систем
- •опыт работы с RL и оптимизацией промо/ценообразования
