Обязанности:
М.Видео — первый в России мультикатегорийный маркетплейс с собственной развитой розницей и сетью партнерских ПВЗ и постаматов. Компания объединяет сильный бренд с более чем 30-летней историей, масштабное офлайн-присутствие и современную цифровую платформу. ИТ-команда М.Видео развивает продукты и сервисы для омниканального ритейла: от сайта, мобильного приложения и клиентских сервисов до систем управления заказами, складами, логистикой и внутренними процессами. Современный технологический стек помогает бизнесу расти, автоматизировать операции и создавать бесшовный клиентский опыт по всей стране. Команда «Внешние маркетплейсы» занимается решением задач с применением машинного обучения для улучшения клиентского опыта и роста ключевых метрик, в том числе улучшением контента карточек товаров, поиском и сравнением похожих товаров на основе их текстовых характеристик и поведения клиентов. Стек: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), SQL (ClickHouse, PostgreSQL, StarRocks), алгоритмы ML (CatBoost, LightGBM), базовое понимание нейросетей (PyTorch), Git, Apache Airflow. С НАМИ ТЫ БУДЕШЬ: получать и обрабатывать исходные данные с помощью SQL (работа с большими таблицами событий пользователей и товаров); проводить разведочный анализ данных (EDA) и генерировать новые признаки (feature engineering); обучать ML-модели, сравнивать их качество с текущими решениями (офлайн-метрики); готовить датасеты и помогать в проведении онлайн-экспериментов (A/B-тестов) для проверки гипотез; вместе с ментором упаковывать модели в сервисы и деплоить их в production. ДЛЯ НАС ЦЕННО: базовое владение Python (умение писать чистый код, работать с библиотеками pandas, numpy) и уверенное знание SQL (JOIN, GROUP BY, оконные функции); понимание классических алгоритмов машинного обучения (линейная регрессия, решающие деревья, градиентный бустинг) и метрик качества (Precision, Recall, ROC-AUC, NDCG); опыт участия в пет-проектах, хакатонах или соревнованиях (Kaggle, Boosters и др.) будет большим плюсом; неравнодушие к делу, готовность учиться, развиваться и работать в команде; на время стажировки с августа 2026 года до января 2027 года — обучение на 3–4 курсе бакалавриата или 1–2 курсе магистратуры на одной из ИТ-специальностей из списка Минцифры; готовность работать не менее 20 часов в неделю. КОГДА ТЫ С НАМИ: получаешь практический опыт работы с моделями для сайта и приложения компании, которыми пользуются миллионы пользователей; можешь увидеть трансформацию компании из розничной сети в маркетплейс и принять в ней участие; работаешь в дружной и опытной команде, готовой вложиться в развитие стажера, который хочет стать исследователем данных; можешь работать из любой точки России (при готовности участвовать во встречах и быть на связи в рабочее время); получаешь дополнительное обучение для всех стажеров; участвуешь в корпоративных мероприятиях; пользуешься скидками от партнеров компании по программе «СВОИМ» с первого дня работы.Похожие вакансии
Договорная
Москва. Станции метро: Сетунь, Баковка, Немчиновка, Одинцово
Changellenge
Data Scientist в команду Посуточно
Договорная
Москва. Станции метро: Сетунь, Баковка, Немчиновка, Одинцово
Циан
Data Scientist в команду рисков
Договорная
Москва. Станции метро: Сетунь, Баковка, Немчиновка, Одинцово
Газпромбанк
Data Scientist в команду RecSys
Договорная
Москва. Станции метро: Сетунь, Баковка, Немчиновка, Одинцово
2ГИС
Data Scientist в команду collection
Договорная
Москва. Станции метро: Сетунь, Баковка, Немчиновка, Одинцово
Газпромбанк
Data Scientist в команду LLM Train
Договорная
Москва. Станции метро: Сетунь, Баковка, Немчиновка, Одинцово
HeadHunter