Data Scientist

Uzum — это новая уникальная компания в Узбекистане, первая технологичная экосистема сервисов в стране. Мы развиваем сразу несколько высокотехнологичных продуктов, чтобы у миллионов жителей страны был доступ к безграничному ассортименту товаров с быстрой доставкой, а также финансовые сервисы, помогающие в решении бытовых задач и развитии бизнеса. Мы строим собственную IT-платформу, развиваем систему логистики, привлекая к сотрудничеству сотни тысяч предпринимателей.

Сейчас в нашей команде лучшие специалисты из ведущих компании России и Узбекистана, готовые делиться своим опытом и вместе строить уникальный продукт. Подключайтесь к инновациям с Uzum!

Мы ищем новых коллег в команду Data Science (UZUM Data) которая работает над созданием и развитием рекомендательных сервисов на базе машинного обучения.
Кроме членов команды вы будете взаимодействовать с менеджерами продуктов, разработчиками платформы для автоматизации сбора фичей и поставки в прод моделей и дата инженерами, отвечающими за поставку и качество данных.

Основной стек: Python, SQL, sklearn, Pandas, NumPy, XGBoost/LightGBM/CatBoost, Matplotlib, PySpark, Spark ML.

Задачи:

• Придумывать и собирать новые фичи, оценивать их прибавку к качеству моделей;
• Строить модели на размеченных выборках на имеющемся признаковом пространстве;
• Собирать эталоны из имеющихся данных для обучения моделей под конкретную бизнес-задачу.

Необходимый опыт:

• Знание Python и SQL;
• Опыт работы как минимум с несколькими библиотеками из нашего стека: Pandas, LightGBM, sklearn;
• Хорошее понимание принципов построения, валидации и оценки моделей на табличных данных, прикладной статистики;
• Понимание процессов розничного кредитования и соответствующих бизнес-метрик.

Условия работы:

• Классная команда;
• Релокация в Узбекистан. Уютный офис в центре Ташкента;
• Мощный рабочий ноутбук;
• Конкурентная зарплата и гибкий график работы;
• Регулярные внутренние митапы, в том числе с приглашёнными выступающими из крупнейших компаний мир
• Возможность увидеть результат вашей работы. Для некоторых задач по результатам одного спринта;
• Работа с массивом данных из разных секторов – телеком, банки, маркетплейсы;
• Опытная команда.