Скидка на вакансию
Скидка на первую вакансию
Акция до 22 декабря
👀 Бэкендеры, зовем на Публичное собеседование на Хабр Карьере! Для участия нужно → оставить заявку

Senior Data Scientist (Big Data)

Местоположение и тип занятости

МоскваПолный рабочий деньМожно удаленно

Компания

Российская сеть гипермаркетов

Описание вакансии

Условия работы

Отвечаем за весь Data Science, который определяет то, что происходит с товарами в магазине и нам нужен DS уровня Senior в группу core коммерческих продуктов промо/ценообразование/спрос/ассортимент

Немного о команде:

  • Кросс-функциональная команда DS/MLE/DevOps
  • Сами генерим идеи и доводим их до продуктива
  • Используем передовой стек, стараемся сначала думать и проектировать, а потом делать, разрабатываем только через git/dvc, регулярно проводим Code Review
  • Стараемся придерживаться методологий ModelOPS -модели не заканчиваются в ноутбуках-Работаем по Scrum

Какие задачи предлагаем:

  • Разработка алгоритмов динамического ценообразования в магазинах Лента
  • Разработка алгоритмов оптимизации ассортимента и полочного пространства
  • Разработка прогноза спроса для core продуктов Ленты

Наш идеальный кандидат:

  • Разбирается в алгоритмах прогнозирования временных рядов
  • Знает различные алгоритмы оптимизации, применял их в бизнес-задачах
  • Имеем опыт работы в оффлайн или онлайн ритейле
  • Считает, что ML не цель, а средство решения задачи
  • Способен взять небольшой проект и довести его от идеи до результата (желательно финансового)
  • Одинаково хорошо обучает модели в ноутбуках и упаковывает их в рабочие сервисы

Что нужно знать/уметь:

  • Исследовать научные статьи и подходы в области ритейла(self space, demand forecast);
  • Проектировать системы, оценивать вычислительную и пропускную способность;
  • Реализовывать задачи от ML System Design до вывода в production;
  • Писать эффективный код (основной стек –Python),уметь быстро проводить code review;
  • Генерить и проверять гипотезы, строить модели и интерпретировать бизнесу результат;-Хорошо знать теорвер и матстат, ML-методы и алгоритмы, метрики качества;
  • Базовые знания Linux, Git, DVC, уметь в Spark;
  • Защищать методологию и исследования перед продактом и бизнесом;

Бонусы

  • Официальное трудоустройство
  • Ежегодная премия
  • Удаленный формат работы
  • Офисы: Краснопресненская в Мск, Беговая в СПб
  • Внутреннее обучение, поездки на конференции
  • ДМС со стоматологией
  • Доплата отпуска и больничных до 100%