🎙️ Урезать нельзя сохранить: бенефиты и HR-бренд 2026

28 мая соберемся на вебинар и обсудим, как изменился рынок, почему внутренний бренд становится главным каналом внешнего, и какие бенефиты нельзя резать, даже когда бюджет на нуле

→ Присоединиться

Senior Data Scientist (Big Data)

Требования

Ученый по данным
Senior
Git
Linux
Python

Условия

Можно удалённо
Москва

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%