Data Scientist

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.