data scientist

Объединённая компания Wildberries и Russ — международная технологическая компания, созданная после слияния IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Команда Horizontal ML TML разрабатывает решения для разных продуктов Wildberries, включая складские процессы, финтех и рекомендательные системы.

• Разрабатывать и внедрять ML-решения полного цикла: от формулировки гипотез и построения моделей до их продуктивизации, оркестрации и интеграции в существующие системы;
• Обеспечивать стабильную работу моделей: настраивать пайплайны, мониторить качество и производительность, улучшать текущие решения;
• Решать прикладные ML-задачи на больших данных, включая прогнозирование и классификацию;
• Работать с PySpark и Hadoop-стеком для обучения моделей и обработки данных в промышленной среде;
• Вносить вклад в развитие инженерной культуры команды: стандартизировать ML-пайплайны, практики разработки, сопровождения и мониторинга моделей.

• Опыт работы Data Scientist 3–5 лет и умение решать прикладные ML-задачи в продакшене, включая классификацию, регрессию, обнаружение аномалий и ранжирование;
• Владение Python и современным ML-стеком: pandas или polars, scikit-learn, инструменты визуализации, LightGBM, CatBoost, PyTorch, MLflow;
• Хорошее знание SQL и умение эффективно работать с данными в аналитических базах GreenPlum и ClickHouse;
• Опыт работы с большими данными и промышленной эксплуатации моделей на PySpark и Hadoop-стеке;
• Знакомство с Kafka, S3 и другими компонентами экосистемы больших данных;
• Опыт разработки готового к промышленной эксплуатации кода, тестирования, проверки кода, работы с Git и CI/CD;
• Опыт выстраивания сквозных пайплайнов: от постановки задачи и экспериментов до внедрения и мониторинга в продакшене;
• Будет плюсом экспертиза в ритейле и маркетплейсах.

• Языковые клубы, корпоративный университет и программы развития управленческих навыков;
• Корпоративный пакет ДМС со стоматологией;
• Корпоративный спорт и консультации психолога;
• Сообщества для спикеров, занятий футболом, йогой и шахматами;
• Гибкий подход для совмещения работы и заботы о близких;
• Проекты для детей сотрудников;
• Скидки и партнёрские программы на обучение, страхование и покупки;
• Бесплатное питание в офисе;
• Современные офисы рядом с метро;
• Корпоративная техника и портал для сотрудников.