ML-разработчик Recsys в Travel
Travel - это экосистема путешествий на базе платформы Т-Банка.
Мы разрабатываем all included сервис для путешественников, в котором пользователю доступны покупка авиа и ж/д билетов, бронь отелей или подбор туров онлайн. Мы крупный сформировавшийся проект с более чем 50 млрд, оборотом в год, более половины всех клиентов Т-Банка выбирают покупку авиабилетов через наш сервис.
В наших ближайших планах; сеой booking, внедрение усовершенствованной онлайн службы поддержки клиентов Travel, продажа дополнительных услуг на этапе продажи (багаж, места и еда в самолете, регистрация на рейс и т.д), дашорд путешественника и внедрение предиктивных механик продажи.
Мы амбиционная команда, внутри сформировавшейся и быстроразвивающейся экосистемы Т-Банка. Уже сейчас мы активно тесним лидеров рынка авиаиндустрии и не собираемся останавливаться на достигнутом.
Наша миссия - быть незаменимым спутником клиента при планировании и во время путешествия, используя самые передовые технологии и нашу любовь к клиентам!
Про задачи и обязанности ML инженера:
- динамическое ценообразование по авиа и отелям
- персональные тарифы, скидки, кэшбэки
- персональное ранжирование поисковой выдачи и пресеты фильтров выдачи
- рекомендации отелей и авиабилетов в персональных подборках (user2item, item2item задачи)
Обязанности:
* Ставить ML-задачи и определять подходящий для них стек ML-моделей
* Собирать и предобрабатывать датасеты для обучения моделей
* Разрабатывать ML-модели c нуля, проводить эксперименты для повышения качества и сравнивать разные подходы
* Участвовать в подготовке и проведении A/B-тестов
* Внедрять модели в прод через обновляемые по расписанию витрины и их поддержку. Или писать для этого API-микросервисы на K8s
* Настраивать мониторинг качества модели и бизнес-метрик, проводить диагностику и поддерживать стабильность ML-pipelines
* Читать статьи и разбирать новые подходы к персонализации
Требования:
* У вас есть высшее техническое образование или вы студент последних курсов
* Есть опыт работы в индустриальных ML-проектах от 2 лет — включая этап доставки предсказаний и моделей до прода
* Есть опыт в построении рекомендательных систем
* Уверенно владеете ML и DL
* Умеете программировать на Python, знаете стандартные библиотеки и фреймворки — PyTorch, Tensorflow 2.0, Jax
* Хорошо знаете SQL
* Умеете работать с Git и Docker
* Умеете работать в unix-подобных системах и с удаленными серверами
* Будет плюсом опыт создания и поддержания CI/CD-пайплайнов, создания и настройки систем мониторинга качества модели, опыт работы с клиентами баз данных, Kafka и Airflow
Мы предлагаем:
* Работу в офисе у метро «Белорусская». График работы — гибридный
* Платформу обучения и развития «Апгрейд». Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержку менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии
* Комплексную программу заботы о здоровье. Оформим полис ДМС с широким покрытием и страховку от несчастных случаев. Предложим льготные условия страхования для ваших близких
* Бесплатный фитнес-зал в офисе или частичную компенсацию затрат на спорт. В фитнес-зале оборудованы зоны по разным направлениям. Можно заниматься самостоятельно или присоединиться к групповым занятиям с тренером
* Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
* Бесплатные завтраки и обеды в нашем кафе. А если захотите перекусить, на каждом этаже есть кухня с чаем, кофе и фруктами
* Линейку льготных тарифов на продукты Т-Банка
* Well-being-программу, которая помогает улучшить психологическое и физическое здоровье, а также разобраться с юридическими и финансовыми вопросами
* Три дополнительных дня отпуска в год
* Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании
Обслуживать клиентов: работать со счетами, пластиковыми картами и денежными переводами. Продавать банковские и страховые продукты (кредитные продукты, карты, вклады).
Обслуживать клиентов: работать со счетами, пластиковыми картами и денежными переводами. Продавать банковские и страховые продукты (кредитные продукты, карты, вклады).
Frontend-разработчик
Разработчик .net
Налажена рабочая инфраструктура, процессы внутри кампании. Минимум бюрократии.