Data Scientist / ML engineer

Продукт
Мы создаем высоконагруженный продукт для глобального рынка на стыке технологий и тяги человека к общению. Anonym - это экосистема, включающая в себя полноценный мессенджер, возможность для стриминга, захватывающий контент, формируемая нейросетью платформа для знакомства пользователей, реализующая новые дейтинг-механики и даже AR-аватары для сохранения анонимности во время прямых эфиров. Проект дает возможность пользователям обсуждать мысли друг друга, находить своих людей и оставаться при этом самим собой. А мультиязычность стирает границы общения между людьми по всему миру.

Команда разработки из 16 человек:
ceo, devops, 3 back, 3 android, 3 iOS, front, UX/UI, 2 AR / VR, QA. У нас горизонтальная структура, где каждый отвечает за свой фронт работ и заинтересован в том, чтобы сделать хорошо. Работа в тесной и сплоченной команде; решение сложных, но интересных задач со звездочкой; оперативная командная разработка по scrum 2-х недельными спринтами; полная вовлеченность в проектную работу.

Чем предстоит заниматься
Продукт создается с нуля, поэтому впереди ждет много сложных задач и полная свобода действий (выбор стека, формирование команды и многое другое);
Создавать небольшие прототипы (на ходу), решать нетривиальные задачки по запросу;
Разрабатывать высоконагруженную рекомендательную систему для ленты стриминг-постов;
Разрабатывать сервисы для модерации контента (изображения, видео, тексты);
Разрабатывать алгоритмы подборки контента для пользователя;
Разрабатывать алгоритмы рекомендательной системы профилей пользователей.

Условия
Вилку зп обсуждаем индивидуально с каждым кандидатом, готовы идти на встречу и делать интересные предложения.
Соц. гарантии: оплачиваемый отпуск 28 календарных дней, 100% оплата больничного, все государственные праздники - отдыхаем,
Индексация зарплаты один раз в год,
Гибкий график, главное быть на связи с 10:00 до 17:00 по мск,
Хорошо выстроенные процессы, без ночных авралов и команда, с которой работать - удовольствие!

Ждём от вас:
Опыт построения рекомендательных систем;
Умение подобрать алгоритмы машинного обучения, соответствующие поставленной задаче;
Знание python для анализа данных (Pandas, NumPy);
Умение самостоятельно конвертировать бизнес задачу в алгоритмическую, предложить метрики для оптимизации и различные методы решения;
Системное мышление, инициативность, способность работать как в команде, так и самостоятельно.