Специалист по науке о данных (data scientist)

Обязанности: ​​​​​​​ 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 Условия: ​​​​​​​​​​​​​​ 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.