Специалист по науке о данных рекомендательных систем

Наша продуктовая команда отвечает за развитие сервисов поиска и рекомендаций по товарам и услугам во всех каналах взаимодействия с клиентом и интерфейсах сотрудников. Наши алгоритмы влияют на миллионы пользователей ежедневно: мы помогаем им находить релевантные товары и услуги. Мы ищем в команду старшего специалиста по науке о данных, который будет заниматься развитием дата-продуктов направления и готовый самостоятельно лидировать команду, чтобы вывести рекомендации на новый уровень

• Созданием и развитием ML-алгоритмов и моделей ранжирования в поиске и рекомендательных системах для всех онлайн каналов компании
• Проектированием архитектуры ML-сервисов: highload-инфраструктура, интеграция с бэкендом, контроль качества и мониторинг
• Продуктивизацией ML-решений
• Операционным управлением командой DS: менторинг, наставничество, помощь в постановке целей, проведение performance review
• Планированием и приоритизацией бэклога: совместно с product-менеджером формировать дорожную карту на 6–12 месяцев
• Управлением процессами: Discovery, Delivery, техдолг, код-ревью, документация
• Защитой решений перед руководством

• Уверенно разбираетесь в машинном обучении, особенно в: рекомендательных системах (RecSys); поиске и ранжировании (Learning to Rank)
• Владеете Python и основными фреймворками: pandas/polars, seaborn/matplotlib, scipy, statsmodels, scikit-learn, catboost, pytorch, FastAPI
• Имеете опыт внедрения ML-решений в продакшн
• Понимаете как дизайнить и проводить АБ-тесты
• Хорошее понимание математической статистики
• Говорите на языке бизнеса: понимание метрики (GMV, CTR, LTV), умение оценивать impact проектов
• Умеете эффективно взаимодействовать с продуктом, аналитикой и разработкой
• Имеете опыт управления командой, приоритизации бэклога, опыт наставничества
• Будет плюсом: Имеете опыт работы в e-commerce; Имеете опыт внедрения ML в highload-системы; Имеете опыт работы с: MLflow, Airflow, Kubernetes, Kafka, Redis; Опыт работы с одним из фреймворков pytorch, tensorflow, theano, keras или другим; 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 - гибрид/удаленный
• 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.