Data Scientist

Зарплата

от 350 000 до 450 000 ₽

Местоположение и тип занятости

МоскваПолный рабочий деньМожно удаленно

Компания

Маркетинговая платформа, которая позволяет привлекать новых клиентов

Описание вакансии

О компании и команде

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

Ожидания от кандидата

  • 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.

Условия работы

  • 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.

Дополнительные инструкции

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