ML разработчик

Объединённая компания Wildberries и Russ является международной технологической компанией, образованной в результате слияния IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Команда Discovery занимается запуском направления по скорингу клиентов и моделированию ценовой эластичности, развивая инфраструктуру и feature store для масштабного скоринга.

• Решать полный цикл DS/ML-задач: от ресёрча подходов и формулировки гипотез до продуктивизации, оркестрации и мониторинга моделей;
• Разрабатывать модели скоринга клиентов и оценки ценовой эластичности;
• Проектировать и развивать пайплайны масштабного батч-скоринга и расчёта клиентских фичей на Spark;
• Участвовать в построении feature store и инфраструктуры нового направления;
• Планировать и проводить оффлайн- и онлайн-эксперименты вместе с командой A/B платформы, доводить модели до измеримого бизнес-эффекта.

• Опыт работы в Data Science от 3 лет и умение решать прикладные ML-задачи в продакшене;
• Сильное знание классического ML, в особенности градиентного бустинга (CatBoost, LightGBM, XGBoost);
• Уверенное владение Python и ML-стеком (pandas, polars, scikit-learn, numpy, scipy, matplotlib);
• Знание теории вероятностей, математической статистики и подходов к проведению A/B-тестов;
• Хорошее знание SQL и опыт работы с аналитическими БД (ClickHouse, GreenPlum);
• Опыт вывода моделей в production;
• Будет плюсом опыт в задачах скоринга, моделирования поведения клиентов, оттока, uplift-моделирования и causal inference.

• Обучение и развитие: языковые клубы, корпоративный университет, программы развития управленческих навыков;
• Благополучие сотрудников: ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога;
• Сообщества: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат;
• Забота о семьях: гибкий подход к работе, проекты для детей сотрудников;
• Скидки и партнерские программы на обучение, страхование и покупки;
• Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.