компания "lamoda" о команде и продукте сейчас открыты позиции в двух направлениях: персонализация. команда отвечает за решение задач персональных рекомендаций: товарных, пользовательских, рекомендаций размеров товара. применяет cv для поиска похожих и подходящих товаров. решает задачи сегментирования пользователей для персональной коммуникации (построение look-alike моделей, моделей оттока и др.) ранжирование и навигация. команда отвечает за развитие алгоритмов ранжирования товаров в каталоге и поиске: разработка новых факторов для learning-to-rank подхода, эксперименты с таргетами в обучении, оптимизация разнообразия и персонализация выдачи под каждого клиента. результаты обеих команд напрямую влияют на монетизацию данных и создание продуктов, которые повышают качество нашего сервиса и приносят пользу бизнесу. используемый стэк технологий: big data (hadoop, pyspark, hive), python, catboost, airflow, docker, sql, pytorch. почему у нас классно: есть гибкость в выборе инструментов, мы ориентируемся прежде всего на результат; минимальное наличие legacy. у вас будет возможность реализовывать проекты практически с нуля; сильная команда senior специалистов и развитое ds-сообщество, в котором принято регулярно делиться знаниями; есть культура ml ops; прозрачное планирование: работа строится по квартальным okr, есть еженедельные спринты и daily-стендапы. нам важно, чтобы все находились в едином информационном поле. чем вам предстоит заниматься: искать инсайты в данных и определять точки роста продукта; разрабатывать и проверять продуктовые гипотезы; работать в тесном сотрудничестве с разработчиками для вывода моделей в продакшн. мы ожидаем: опыт в области анализа данных и машинного обучения (от 2 лет); опыт работы с sql, hadoop, hive, spark; владение python, linux, методами работы с большими данными; опыт работы как минимум с 2 ml библиотеками: scikit-learn, vowpal wabbit, xgboost, cat boost, tensorflow, spark ml; знания теории вероятностей и математической статистики; знания в области машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа; знание алгоритмов и структур данных; высшее образование в области прикладной математики, информационных технологий, информатики и т.п; английский язык на уровне технического чтения и профессионального общения. будет плюсом: deep learning для компьютерного зрения или nlp. мы предлагаем: официальное оформление, белую заработную плату; гибкий график работы, есть возможность удобно планировать рабочее и личное время, а также работать удаленно; расширенную дмс программу со стоматологией; скидки на весь каталог сайта lamoda; обмен знаниями внутри компании - мы организуем внутренние митапы и являемся площадкой для различных сообществ; возможность посещать конференции в качестве слушателей и докладчиков (для желающих профессионально подготовиться к выступлениям с докладами или презентациями у нас есть speakers club); вовлеченный в процессы менеджмент: наше руководство понимает и учитывает все особенности it-разработки и готово услышать ваши крутые идеи; релокационный пакет для кандидатов из других регионов; уютный офис в москве (мцк хорошёво/м. полежаевская) с настольным теннисом, кикером, тренажерным залом и йогой.
Адрес
Москва