Data Scientist

Delivery Club — лидер российского фудтех-рынка. Ежемесячно мы выполняем более 10 млн заказов, а к нашей платформе подключено свыше 53 тысяч партнеров более чем в 320 городах страны.

Delivery Club активно развивается, и мы набираем к себе в команду ML-специалистов. В текущей фазе проекта основной фокус будет направлен на оптимизацию операционной деятельности компании: работа с балансом спроса и предложения (динамическое изменение стоимости доставки, управление акциями и скидками), автоматическое управление ресторанами и курьерами, работа с алгоритмами, которые назначают курьеров на заказ и многое другое.

Чем предстоит заниматься:

• работа с балансом спроса и предложения — как в реальном времени, так и на следующий час/день/неделю);
• разработка и внедрение новых фич в текущие модели;
• аналитика данных ресторанов на платформе, проверка статистических гипотез;
• разработка моделей, которые работают в реальном времени на продакшене;
• разработка моделей, связанных с гео.

Что мы ожидаем:

• опыт разработки/анализа с использованием Python — от 2 лет;
• знания классических алгоритмов Machine Learning;
• опыт использования математики, стоящей за алгоритмами машинного обучения;
• опыт проверки статистических гипотез;
• опыт применения switchback-тестов;
• отличные знания SQL.

• сложные и интересные задачи: высоконагруженные сервисы, которые задают уровень для конкурентов качеством и технологиями; 
• быстрый рост в трендовых направлениях и амбициозные цели перед каждым проектом;
• экспертиза: наши сотрудники обладают передовым опытом, преподают в образовательных проектах, выступают на конференциях;
• команда: вместе работаем, занимаемся спортом, участвуем в соревнованиях и отдыхаем;
• профессиональное развитие: организуем митапы, конференции, встречи разработчиков и тестировщиков, семинары и тренинги, куда открыт доступ каждому сотруднику;
• здоровье и спорт: программа ДМС доступна с первого месяца работы; 9 корпоративных видов спорта (футбол, баскетбол, волейбол, бег, плавание, хоккей, триатлон, настольный теннис, лыжи);
• оборудование: мощное железо, дополнительные мониторы, специализированные гаджеты — все для решения масштабных задач и экспериментов;
• возможность работать удаленно или по гибридному графику: часть рабочего времени — в офисе, часть — дома.