Data Scientist

Flocktory - аккредитованная динамично развивающаяся IT-компания, один из лидеров рынка Marketing Technologies

Год основания: 2012

Команда: 190+ человек

Продукты: SaaS-платформа для маркетинга (MarTech)

Ценность наших продуктов: помогаем E-Commerce на основе предиктивной аналитики делать коммуникацию с покупателями максимально персонализированной и благодаря этому увеличивать лояльность покупателей, конверсию и средний чек

BigData: Благодаря интеграции нашей платформы с сайтами крупнейших игроков рынка мы можем видеть больше 35% всех транзакций Рунета и данные о покупках и поведении более 100 миллионов человек

Клиенты: 300+ крупных E-Commerce/ритейлеров, банков, страховых компаний (Детский мир, М.Видео, АльфаБанк, Газпромбанк, S7, Билайн, МТС, Мегафон, L'Oreal и др.)

Оборот: 2.5 + млрд.рублей за 2023 (наша выручка стабильно растет на 40% от года к году последние 9 лет)

В нашу AI команду ищем Senior Data Scientist, который примет активное участие в развитии наших продуктов. В этой роли у тебя будет:

• Свобода в выборе алгоритмов и подходов;
• возможность большую часть времени заниматься экспериментами и моделированием. У нас есть готовая инфраструктура для простого деплоя новых алгоритмов в продакшен - ML Feature Store, MLOps;
• возможность работать в выделенной ML-команде. Регулярно проводим внутренние семинары для развития экспертизы в Data и ML, выступали на DataFest 2024;
• аренда GPU в YandexCloud.

Что нужно будет делать:

• Разрабатывать алгоритмы персонализации на основе данных > 100млн пользователей по сотням e-commerce партнерам (заказы, просмотры товаров, принятые предложения, email-коммуникации и тд);
• разрабатывать и улучшать алгоритмы ранжирования и рекомендаций;
• придумывать гипотезы, как превращать большой объем данных о пользователя в лаконичные фичи для real-time алгоритмов ранжирования;
• делать proof-of-concept новых идей, проводить АВ-тесты новых фичей в ML Feature Store и улучшать успешные идеи;
• использовать ML для извлечения полезных данных о товарах и пользователях, в том числе DL, NLP, CV, LLM.

Наш стек:

• Python, Git, Sklearn, Catboost, PyTorch, HuggingFace, Vertica, Trino, JupyterLab, ClearML

• Не менее 3 лет опыта работы в ML;
• опыт запуска успешных моделей в новых проектах с нуля с доказанной бизнес-эффективностью;
• умение итерационно развивать модели, начиная с более простых идей и делать MVP новых ML-гипотез;
• глубокое понимание и опыт применения классических ML-алгоритмов
• опыт работы с Deep Learning и NLP;
• хорошее владение Python, pandas, sklearn, PyTorch, Catboost;
• знание SQL;
• опыт самостоятельной работы с ML-гипотезами: от формулирования гипотезы до грамотной оценки результатов A/B-теста.

• Полностью “белая” заработная плата и все остальные выплаты;

• возможность работать в гибридном формате или полностью удаленно, в т.ч. из другой страны (оформляем по ТК РФ и платим зарплату на рублевые счета);
• возможность брать три дня дополнительно к отпуску каждые полгода для решения личных вопросов;
• расширенная ДМС со стоматологией, онкозащитой, восстановлением после ковида, онлайн-поддержкой психолога, страховкой для путешественников;
• скидки на обучение английскому от Skyeng;
• годовой бюджет на внешнее обучение каждого сотрудника;
• доступ к внутренней обучающей платформе с онлайн курсами по развитию hard и soft skills;
• частичная компенсация покупки бизнес-литературы;
• тренинги с внешними экспертами;
• участие в конференциях, подготовка к выступлениям;
• частичная компенсация занятий спортом;
• онбординг с ментором;
• поддержка buddy в течение первого месяца работы;
• корпоративный ноутбук;
• для тех, кто в Москве - современный комфортный офис в районе ст.м. Динамо (SOK, Рыбаков Тауэр);
• скидки от партнеров (больше 300 интернет-магазинов);
• большое количество онлайн/офлайн внерабочих активностей: три корпоратива в год, Random coffee, FlockTalk, книжный клуб, покерный клуб, квизы.

Этапы интервью

• Встреча с рекрутером (онлайн, ~30-40 минут)
• Техническое интервью (онлайн, ~1.5 часа)
• Финальная встреча с СТО и продактами (онлайн, ~1 час)
• Предварительный оффер
• Проверка службы безопасности (3-5 рабочих дней)
• Официальный оффер