Senior Data Scientist для рекомендательной платформы

Департамент e-commerce отвечает за развитие онлайн-магазина. Команда персонализации и поиска строит рекомендательную платформу, которая помогает пользователям быстрее находить нужные товары и адаптирует экраны магазина под интересы, контекст и текущие потребности каждого человека.

• Разрабатывать модели рекомендаций для сайта и мобильного приложения;
• Разрабатывать алгоритмы candidate generation для персонализированных рекомендаций на всех этапах пользовательского пути;
• Разрабатывать и обучать reranking-модели, объединяющие персональные, контекстные и бизнесовые сигналы;
• Создавать алгоритмы похожих товаров и cross-sell/upsell-рекомендаций в карточках товара;
• Обучать и выводить в продакшн модели ранжирования поисковой и каталожной выдачи;
• Внедрять метрики оценки эффективности рекомендаций;
• Проводить онлайн- и офлайн-тестирование и A/B-тесты;
• Разрабатывать и поддерживать ETL на PySpark для сбора необходимых признаков.

• Опыт полного цикла разработки рекомендательной системы — от сбора требований до вывода в продакшн;
• Практический опыт Learning to Rank и понимание классических ML-подходов к рекомендациям;
• Умение работать с большими объёмами данных;
• Знание теории вероятностей и статистики;
• Уверенное владение Python;
• Опыт написания ETL-процессов на PySpark;
• Понимание A/B-тестирования и построения онлайн- и офлайн-метрик рекомендаций;
• Опыт работы с облачными хранилищами S3, GCS или Azure Blob;
• Будет плюсом опыт работы с графовыми моделями и embedding-техниками, знание Docker и базовых принципов контейнеризации, опыт разработки FastAPI-сервисов для онлайн-инференса.

• Персональное предложение по заработной плате;
• Официальное трудоустройство;
• Возможность приезжать в офисы в Москве и Екатеринбурге;
• Активная корпоративная жизнь;
• Скидки и бонусы от партнёров;
• Помощь карьерного консультанта;
• ДМС со стоматологией;
• Открытый диалог с топ-менеджерами;
• Компенсация обучения и участие в конференциях;
• Условий в вакансии нет.