Специалист по науке о данных (data scientist)

чем предстоит заниматься:

• Создавать и развивать ML-алгоритмы и модели ранжирования в поиске и рекомендательных системах для всех онлайн каналов компании
• Управлять процессами: Discovery, Delivery, техдолг, код-ревью, документация
• Проектировать архитектуру ML-сервисов: highload-инфраструктура; интеграция с бэкендом; контроль качества и мониторинг
• Планировать и приоритизировать бэклог: совместно с product-менеджером формировать дорожную карту на 6–12 месяцев

что мы ожидаем:

• Уверенно разбираться в машинном обучении, особенно в: рекомендательных системах (RecSys); поиске и ранжировании (Learning to Rank)
• Владеть Python и основными фреймворками: pandas/polars, seaborn/matplotlib, scipy, statsmodels, scikit-learn, catboost, pytorch, FastAPI
• Иметь опыт внедрения ML-решений в продакшн
• Говорить на языке бизнеса: понимать метрики (GMV, CTR, LTV), уметь оценивать impact проектов
• Уметь эффективно взаимодействовать с продуктом, аналитикой и разработкой
• Понимать как дизайнить и проводить АБ-тесты

Будет плюсом, если вы

• Имеете опыт работы в e-commerce
• Имеете опыт внедрения ML в highload-системы
• Имеете опыт работы с: MLflow, Airflow, Kubernetes, Kafka, Redis
• Знаете NLP и LLM

работа у нас – это:

• Работа в компании с развитой инженерной культурой
• Гибкая система премирования
• Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи
• Возможности профессионального роста, программы развития для сотрудников
• Корпоративное обучение и доступ к базе знаний
• Внутренние профессиональные сообщества и мероприятия
• Автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое
• Формат работы - офис
• Современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ

С каждым годом на выбор сотрудника становится доступно больше дополнительных опций. Например, частичная компенсация путешествий, затрат на обучение, спортивных занятий.

место работы