Rambler&Co

Аналитик данных (Рамблер Портал)

Не указана
  • Москва
  • Полная занятость
  • Удаленная работа
  • От 1 года до 3 лет
  • SQL
  • Python

Rambler&Co – крупнейший медиахолдинг России по объёму аудитории цифровых ресурсов, 40% пользователей Рунета ежемесячно. СМИ холдинга каждый день публикуют наиболее полную картину дня, оперативно освещают мировые события и создают мультиканальный контент, соединяющий журналистские стандарты, технологические инновации и социальную ответственность. В Rambler&Co входят «Лента.ру», «Газета.Ru», «Чемпионат», LLM-портал «Рамблер» и ряд других медиаактивов.

Мы в поиске Аналитика данных, который обладает высоким уровнем ответственности, готовый к быстрому обучению и адаптации к новым технологиям и задачам. Мы также ожидаем, что наш будущий коллега будет способен анализировать сложные данные и извлекать из них ценные инсайты.

Обязанности:
  • постоянная аналитика и мониторинг метрик качества работы моделей;
  • поиск и разработка новых метрик для оценки качества работы модели;
  • разработка пайплайнов для суммаризации полезного контента;
  • взаимодействие с командой разработки для улучшения процессов и результатов.

Требования:

  • высшее образование в области математики, статистики, компьютерных наук или смежных дисциплин;

  • уверенное владение Python для анализа данных;

  • опыт работы с библиотеками для обработки данных и машинного обучения (Pandas, NumPy, Scikit-learn и др.);

  • знание SQL для извлечения и обработки данных из баз данных;

  • опыт работы с инструментами визуализации данных (Matplotlib, Seaborn, Plotly и др.), создание информативных дашбордов;

  • понимание принципов работы алгоритмов машинного обучения и опыт их применения;

  • работа с большими языковыми моделями (LLM), понимание архитектуры и принципов работы LLM, опыт использования популярных библиотек для работы с LLM, умение выполнять тонкую настройку (fine-tuning) моделей под конкретные задачи, создание и тестирование промтов (Prompt Engineering), опыт тестирования и оптимизации промтов, оценка производительности моделей (Benchmarking), создание бенчмарков для оценки качества работы моделей, знание метрик для оценки NLP-задач;

  • знание особенностей задач NLP, опыт работы с текстовыми данными: предобработка, токенизация, лемматизация, стемминг, векторизация. Классификация, кластеризация, генерация, NER;

  • навыки работы с поисковыми системами и задачами поиска, понимание принципов работы поисковых систем, знакомство с Elasticsearch, опыт создания и оптимизации поисковых запросов, умение работать с семантическим поиском.

Условия:

  • Официальное трудоустройство;
  • ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки;
  • Льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта;
  • Бесплатную подписку на сервисы партнеров;
  • Насыщенную корпоративную жизнь.