Младший аналитик (в группу анализа и контроля качества ML-сервисов)

Mediascope – исследовательская компания, которая работает на стыке медиа и IТ. Мы анализируем аудиторию телевидения, интернета, радио и прессы, поставляем данные и создаем уникальные аналитические продукты, которыми пользуются российские медиа, рекламные агентства и компании-рекламодатели.

Наша задача – создавать и поддерживать индустриальные стандарты работы с данными на рынке медиа и рекламы, а также развивать медиаисследования в России.

О команде, в которой предстоит работать:

Наша команда разрабатывает сервисы внутреннего пользования для обработки данных и поддерживает их, занимается сбором метрик ML-сервисов (и не только) и постановкой их на автоматизированный мониторинг, а также улучшением этого мониторинга.

Стек технологий, с которым работаем:

• BigData: zeppelin, spark, hive-таблицы, clickhouse
• SQL, Python

Чем предстоит заниматься:

• Участвовать в настройке мониторинга метрик качества моделей

• EDA (exploratory data analysis) — объединять массивы данных из различных источников, исследовать их структуру и искать закономерности, формировать и проверять гипотезы на основе данных

• Строить пайплайны обработки данных и обучения моделей

• Сопровождать и развивать существующий комплекс обработки данных

• Заниматься поиском, обнаружением аномалий в данных и настройкой оповещений о критических изменениях

• Оформлять документацию и пополнять внутреннюю базу знаний по результатам работы

• Нужно быть готовым к участию в проекте на всех этапах от формирования гипотезы до сборки ML-конвейера в production:

1. первичные исследования и эксперименты

2. построение прототипа

3. продуктивизация, покрытие тестами

4. разворачивание в виде сервиса с мониторингом метрик качества

5. написание документации

Что для этого потребуется:

• Владение SQL, python
• Базовые знания статистического анализа
• Умение структурировать информацию, формулировать и проверять гипотезы
• Умение находить нужную информацию, в том числе коммуницируя с коллегами

Будет плюсом:

• навыки работы со spark
• опыт оптимизации расчётов
• опыт работы с docker, bash, git
• опыт работы с основными библиотеками машинного обучения (pydata, scikit-learn, xgboost, lightgbm, pytorch)
• опыт внедрения моделей машинного обучения в промышленную эксплуатацию
• знание основ математической статистики, алгоритмов и структур данных
• знание основных алгоритмов машинного обучения

Мы предоставим комфортные условия для работы:

• Возможность выбирать формат работы – офис, гибрид, удалёнка
• Официальное оформление, гарантируем соблюдения трудового кодекса РФ
• Расширенную медицинскую страховку (включая стоматологию)
• Используем современный стек технологий и открыты к внедрению новых инструментов
• Мы умеем быстро подстраиваться под изменения, и у нас внутри гибкие процессы
• Наши заказчики – крупные компании на российском медиарынке, у нас разные проекты от значимых до очень значимых
• Работа в аккредитованной IТ-компании

Наши преимущества:

• Выделенный наставник с первых дней работы: мы понимаем, что новая компания – всегда стресс, поэтому у нас новичкам помогают старшие коллеги
• Внутренние коммьюнити: 2 трека внутренних митапов для аналитиков и инженеров; возможность выступать как спикер или приходить на выступления других коллег в качестве слушателя
• Карьерный рост: при хороших результатах работы вы быстро двигаетесь по карьерному треку
• Уникальная корпоративная культура, ориентированная на людей. Для нас важен каждый коллега, мы всегда открыты к диалогу и любым вопросам сотрудников