#про_бабки

Пока слушали талантов, решили создать еще одну позицию для помощи в написании статей.

Подумал позже, а почему бы не сделать организацию и не комитить статьи несколькими людьми в связке со своим аккаунтом?

Погуглил, оказывается зарегать на Хабре организацию стоит ~600k+

Пока сторисы не появились в сообществах, самое время добавить меня в контакты

@Aleron

🧠 Думаю, буду заливать туда примеры работ моих ребят из вот этого поста https://news.1rj.ru/str/data_feeling_back/176

Расскажу про продвижениях в сторис 😜

Сегодня на съезде партнеров ДоДо.

Ща буду кружки пилить 🪚

Сегодня у меня еще один важный день. В прод вышла на тестовую выборку первая моделька под моим лидированием в рамках DoDo Brands.

Ушло на это больше месяца ради одной чиселки в приложении. Путь был тернист. Пушил несколько команд.

Доволен. Кайфую. Тестим. Скоро буду верстать статейху на Хабр.

Завтра заброшу сюда вакансию.

Хочу найти себе еще одного DS'а в тиму.

Подробнее днем. Не дайте мне забыть и слиться!

(middle/senior)

Окей, погнали

На момент выхода в DoDo мне досталась команда укомплектованная из трех DS-ов. Заявленные, как мидловые и сеньёристые ребята. В целом хорошо, что собирал команду не с нуля. Но ребята загруженные, не на всё хватает рук. У Додо хорошая инфраструктура для экспериментов и реализации своих идей. ML задачек много. Скучать не приходится.

Хочу усилить команду еще одним спецом уровня Middle+ или Senior. Можно даже двумя

Кто нужен?
Data Scientist с базовым опытом в MLOps

Что надо знать / уметь железо-бетонно:
- Python, SQL, Статистика
- Разбираться в классическом ML и DL
- Git, CI/CD

Необязательно, но придется использовать:
- Databricks, (облака)
- Prometheus, Grafana
- Pyspark, mlflow
- Postman

Ты особо привлекателен, если:
- Умеешь сделать сперва быстрые MVP решения, доказывающие идею.
- Берешь ответственность не только за написанный тобой кода, но корректное отображение фичи на фронте.
- Не теряешься и не пропадаешь, всегда открыто говоришь про свои результаты, даже если все плохо.
- Хладнокровно воспринимаешь фидбек и смиренно фиксишь баги своих решений
- Умеешь работать с нечеткими ТЗ, дособирать требования сам, добиваться результата итеративно
- Гибко подстраиваешься под новые требования к решениям.
- Не ноешь, если не знаешь как подступиться к задаче
- Титулы на Kaggle.
- Любишь вкусную пиццу

Возможные задачи
- Рекомендательные системы, Upsell.
- Голосовой ассистент
- Компьютерное зрение
- Оптимизация процессов
- Динамическое ценообразование

Условия:
- По вилке все в рынке. Готовы хорошо платить за результативность.
- Работа в комфортном офисе или удалено
- Всевозможные корпоративные плюшки, ДМС и тп.
- Драйвовая атмосфера стартапа. Опыт вывода своих решений в прод.
- Минимум рутины и всякой бюрократии.

Резюме кидать сюда: @Aleron

Чему вас не научат на курсах по DS/ML

- Как файнтюнить людей в вашей команде на новые задачки.

- Как реагировать и преодолевать конфликты с сотрудниками.

- Как распознать на собеседовании людей, которые помимо того, что умные еще и трудолюбивые.

Решил запостить новость, вдруг тут тоже кочевники есть

Прошел тест в приложении.

На изи ответил на все вопросы. Как же приятно 😅