Специалист по науке о данных (data scientist)

​​​​​​​

• 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

Требования:

​​​​​​​​​​​​​​

• 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: понимание метрики (GMV, CTR, LTV), умееть 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 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.