компания "profi.ru" привет! я женя, head of data science в профи. наша платформа — это маркетплейс услуг, который помогает клиентам и специалистам встретиться. в команде матчинга и прайсинга четыре ml-инженера, аналитик, продакт, тимлид и я. мы разрабатываем алгоритмы ценообразования и сервисы, которые помогают клиентам быстро подобрать специалиста. в матчинге мы уже мощно продвинулись. например, увеличили количество сделок в маркетплейсе за счёт нового алгоритма ранжирования заказов в приложении специалиста. теперь хотим углубиться в ценообразование и добиться сопоставимых результатов. ищем человека, который в этом поможет. зачем тебе к нам делать действительно интересные проекты. у большинства наших задач нет готовых решений. приходится ломать голову, что именно нужно оптимизировать и какую метрику улучшить. решать, как лучше выполнить задачу. мы верим, что сильному специалисту достаточно сформулировать цель, а он сам найдёт способы её достижения. мы обсуждаем продуктовые решения всей командой, где каждый может высказаться, поспорить и предложить свою идею. видеть результат своей работы. ценообразование – одна из ключевых задач маркетплейса, которая напрямую влияет на важные метрики компании. чем предстоит заниматься сейчас у нас есть baseline-модель, которая предсказывает стоимость услуг в заказе (сколько клиент заплатит специалисту). есть цена заявки (сколько специалист заплатит сервису), которая рассчитывается как процент от оценки стоимости услуг. из ближайших задач: улучшать модель предсказания стоимости услуг в заказе. разрабатывать алгоритмы расчёта оптимальной цены заявки. стоимость услуг заказа — не единственный фактор, который определяет справедливую цену заявки. рассматриваем разные варианты. например, модель предсказания вероятности сделки с ценой в качестве признака или модель предсказания оптимальной цены с кастомной функцией потерь. улучшать алгоритмы повышения и снижения цены, если по реакции специалистов мы поняли, что цена неоптимальная. будет здорово, если поучаствуешь в разработке дизайна экспериментов. классические a/b-тесты не подходят. планируем применять более сложные подходы. ключевые слова: switchback-эксперимент, synthetic control, causal impact, cuped. что нужно, чтобы к нам присоединиться опыт работы в роли data scientist, ml-инженера или аналитика от года. можешь рассказать, какие модели тебе удалось сделать и как их использует бизнес. аналитическое и бизнес-ориентированное мышление. сможешь вникнуть в задачу на этапе бизнес-постановки, разобраться в работе продукта, выделить главное и довести до математической модели. знание основных принципов и алгоритмов машинного обучения. понимаешь, какие алгоритмы в каких случаях лучше применять. хорошая математическая подготовка. знаешь статистику и теорию вероятностей. понимаешь, как рассчитать производную сложной функции и перемножить матрицы. можешь быстро разобраться в новой для тебя теме, изучить новый алгоритм. знание python и sql. ты умеешь писать чистый и понятный код. у нас будет больше тем для разговора, если знаешь основы микроэкономики или у тебя есть опыт разработки алгоритмов ценообразования для маркетплейсов или ритейла. знаешь основы эконометрики и causal inference или у тебя есть опыт проведения и анализа экспериментов, когда рэндомизация по пользователям невозможна. что мы за это предлагаем высокую зарплату, которую пересматриваем раз в полгода. опционы компании тем, кто круто себя проявит. будешь брать большие проекты, развиваться и вдохновлять команду — они твои. 100% дмс со стоматологией комфортный офис на ходынском поле (10 минут от метро «цска» и 5 минут транспортом от метро «аэропорт»). каши, омлеты, запеканки на завтрак, овощи и фрукты в обед. пятничные посиделки в лофте. после работы мы любим собираться в нашем лофте недалеко от офиса, чтобы поболтать или поиграть в настолки. занятия йогой в спортзале компании. а ещё раз в год оплачиваем часть стоимости абонемента в любой фитнес-клуб или отдельных тренировок. режим office&remote. каждый самостоятельно решает, откуда работать сегодня. главное, чтобы это устраивало команду. доступ к электронной библиотеке мифа и к книжной полке в офисе.
Адрес
Москва