Team lead data scientist (Машинное обучение и матчинг)

компания "goods" сбермегамаркет — это большая дерзкая цель, крутая команда и стабильные инвестиции. продукт, который мы создали — высоконагруженная онлайн-платформа, соединяющая товары и покупателей. множество сервисов нашего продукта работают в гибридной инфраструктуре, которая постоянно расширяется и развивается. мы не ограничиваем себя в выборе технологий и находим оптимальное решение для каждой задачи. цель data science направления - разрабатывать решения на основе данных для улучшения бизнес-метрик компании.наш технологический стек:python, ms sql, bigquery, gitlab, pyspark/spark, kafka, airflow, s3.наши задачи: основной целью этой команды является поиск ценных знаний об ассортименте и сравнение цен. результаты используются для приоритизации привлечения ассортимента, ценообразования и обучения ранжирующих моделей. команда работает над построением моделей и инфраструктуры матчинга для сотен миллионов товаров, а также удобным представлением этих данных для других команд. мы ожидаем, что лидер команды на этой позиции будет часть времени заниматься управлением команды, декомпозицией задач и стратегическим развитием направления, а часть — писать код и решать инженерные задачи. как мы работаем: внутри каждого домена работают кросс-функциональные команды из ds, разработчиков, продактов и не только. people management (встречи one-on-one, повышения в должности, помощь в развитии и т. д.) осуществляется внутри "ds горизонтали". важно для нас: опыт от 3-х лет выкатки в прод. разработка ml архитектуры решения и его имплементация. поиск точек применения ml в компании. отличные навыки ml design. умение делать итерации в разработке моделей. ab тесты - знание стат. критериев, антипаттернов, умение сформулировать гипотезу и придумать дизайн теста под эту гипотезу. знание популярных python библиотек. стандартизация кода. уверенное владение git, ci/cd, docker. опыт самостоятельной подготовки данные для анализа/моделей (sql, hive, spark). разработка архитектурных решений. продвинутые навыки общения с бизнес пользователями. умение формулировки и декомпозиции задачи в бизнес терминах. донесение результатов до бизнеса. менторство менее опытных коллег. опыт менторства младших сотрудников от года. условия: проекты, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти. среда для обмена знаниями – у нас высокая экспертиза внутри компании, которой мы щедро делимся. нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам. расширенная медицинская страховка и оплачиваемый больничный, потому что нам действительно важно здоровье наших сотрудников. гибкий формат работы: удалённо и из офиса. понимаем, что иногда хочется поработать дома в обнимку с собакой или писать код в саду на даче. новый офис с внутренним двориком в 10 минутах от м. новокузнецкая или м. третьяковская.