Middle Data Scientist

Привет! На связи команда онлайн-школы «Фоксфорд».

«Фоксфорд» — это продуктовая EdTech-компания. Уже 16 лет мы делаем онлайн-обучение для школьников, их родителей и учителей. У нас более 10 млн пользователей на платформе, 4 формата занятий, 1300 сотрудников в штате.
По итогам 2024 года мы стали топ-1 компанией детского EdTech-рынка по выручке. Третий год подряд являемся #1 работодателем в отрасли «Наука и образование» по версии hh.ru.

Мы находимся на этапе активного роста ML-направления, в связи с чем ищем Middle Data Scientist с опытом классического ML на табличных данных, который сможет развивать существующие решения и покажет классный результат. На этой позиции ты будешь работать с полным циклом ML-задач: от понимания бизнес-контекста и данных до обучения моделей, вывода их в продакшен и оценки эффекта.

В Фоксфорде мы используем машинное обучение для того, чтобы помогать людям выбирать подходящие курсы, вовремя поддерживать их в обучении и повышать эффективность продуктовых решений. Это, например, модели интента к покупке или продолжению обучения, модели оттока и рекомендательные системы. Эти решения уже используются в продукте, и мы хотим сделать их более точными и полезными, чтобы они работали в реальных пользовательских и бизнес-сценариях.

Тебе предстоит:

• разбираться в продуктовой задаче и данных, формировать и пересобирать разметки для обучения ML-моделей;

• обучать и улучшать ML-модели, выводить их в продакшен и поддерживать их работу;

• анализировать качество моделей и их влияние на продукт и бизнес;

• писать понятную документацию по решениям и презентовать результаты заказчикам простым языком;

• следить за тем, как модели работают в продакшене, и улучшать их по мере появления новых данных и сценариев использования.

Что для нас важно:

• у тебя есть 2–4 года релевантного опыта в ML или анализе данных;

• ты уверенно работаешь с Python (pandas, scikit-learn, CatBoost, SHAP) и SQL (ClickHouse, PostgreSQL);

• у тебя есть опыт работы с Airflow: ты собирал(а) и поддерживал(а) DAG’и;

• ты работал(а) с MLflow (в том числе с Model Registry) и инструментами мониторинга качества моделей, например Evidently;

• ты умеешь готовить и подводить итоги A/B-тестов;

• тебе комфортно общаться с нетехническими стейкхолдерами и объяснять результаты простым языком;

• у тебя системное мышление, аккуратный и читабельный код, и привычка поддерживать порядок в документации и рабочих процессах.

Почему у нас классно:

• ты сможешь делать ML, который используется в продукте и влияет на ключевые метрики;

• сейчас команда ML расширяется, поэтому есть свобода в выборе подходов и возможность влиять на дальнейшее развитие ML-направления;

• выбирай удобный формат работы – мы окей как с полной удаленкой (в том числе не из России), но будем рады твоему присутствию в офисе в Москве, ст.м. Тульская;

• официальное трудоустройство (белая зарплата, отпуск);

• рыночный оклад + ежегодный пересмотр по результатам перформанс ревью;

• работа по agile, адекватное планирование и понятные цели;

• гибкое начало дня: для нас главное - результат;

• выдаем технику – Macbook;

• забота о здоровье: ДМС со стоматологией, корп. психолог, компенсация больничного, онлайн-тренировки. А если простынешь – пришлем витаминный бокс ;)

• развитие: изучение иностранных языков на корп. курсах, скидки на продукты «Фоксфорда», доступ к онлайн-библиотеке и компенсация внешнего обучения;

• мы аккредитованы как IT-компания.

Сам наш продукт – социально полезный и инновационный, мы делаем образовательный опыт тысяч школьников комфортным и эффективным, и именно ты можешь стать частью этих изменений!

Какой процесс тебя ждет:

интервью с рекрутером --> техническое интервью с руководителем группы DS и руководителем отдела аналитики --> интервью с CDO--> оффер :)

​​​​Будем рады знакомству :)