Data Scientist

Наша компания разрабатывает аналитические решения для различных индустрий: системы предсказания спроса на товары для оффлайн-ритейлов, рекомендательные системы в банках, поисковые системы по товарам для онлайн-ритейлеров и многое другое. Мы активно развиваемся как в России (среди клиентов Сбербанк, Пятёрочка, KFC, Перекрёсток, Альфа Банк и др.), так и за рубежом. У нас молодой, дружный и опытный коллектив (более 70 человек), многие сотрудники - выпускники МГУ, МФТИ, ВШЭ, Сколтеха, ШАД Яндекса, бывшие сотрудники Яндекса, Гугла, Самсунга, Тинькова, Рамблера (однако всё это, разумеется, не является ограничителем для кандидатов — мы смотрим на навыки, а не на регалии).

Мы ищем data scientist для усиления нашего направления, в котором мы занимаемся новыми для компании задачами (например: next best action в фарминдустрии, рекомендацией товаров в онлайн-магазине, оптимизацией производства в тяжелой промышленности, NER в платежных документах и многим другим).

В будущем возможно участие в создании продуктов, в более проработанных в рамках компании направлениях (спрос, клиентская аналитика).

Обязанности:

• Решение задач с значительной исследовательской составляющей при помощи данных, Python, математики и здравого смысла;
• Проработка постановки задач и методов их решения совместно с коллегами и бизнес-заказчиками;
• Быстрое прототипирование решения конкретной задачи для приятного удивления заказчика, последующая презентация решений в терминах заказчика;
• Если заказчик уже удивлен, то построение воспроизводимых и переиспользуемых решений для работы с данными и моделями;

На что смотрим:

• Опыт самостоятельной работы с исследовательскими задачами: уметь формулировать гипотезы, валидировать их с коллегами и бизнес-заказчиками, быстро и правильно проверять перспективные предположения, делать выводы, переведенные на бизнес-язык.
• Опыт использования ML библиотек на Python (линейные модели, boost’ы, нейросети) и понимание особенностей реализации алгоритмов в коде;
• Понимание работы ML-алгоритмов “под капотом”, достаточное для отсечения заведомо плохих моделей на старте решения.
• Умение вовремя отказаться от ML в пользу более простого, но быстрого решения, как следствие - понимание статистики и классических алгоритмов и структур данных;
• Умение построить пайплайн для полного решения задачи: получение данных (SQL, Excel, etc), обработка данных (Pandas, etc), выгрузка данных, визуализация данных (Seaborn, etc)

Будет плюсом:

• Опыт построения рекомендательных систем (ranker’ы, LightFM, etc.);
• Опыт работы с графами (networkX, etc);
• Опыт решения оптимизационных задач (optuna, hyperopt, линейное программирование, etc);
• Умение настраивать интерпретируемые модели или умение интерпретировать "черные ящики" (Shap, Lime)
• Опыт работы на позиции, связанной с промышленной разработкой;
• Soft-skills и прошлый опыт работы в проектной команде

У нас:

• Участие в быстром росте компании, работающей на перспективном AI рынке;
• Удаленная работа на период самоизоляции, далее возможность выбирать формат офис/удаленка
• Поддержка кандидата в профессиональном и карьерном росте;
• Совместная работа с опытными разработчиками, аналитиками данных, менеджерами, продуктологами;
• Гибкий график работы;
• Оформление полностью белое по ТК РФ;
• ДМС (включая стоматологию) в хороших клиниках Москвы и Московской области;
• Уютный офис в центре Москвы (2 минуты от м. Сухаревская) с кикером, пинг-понгом и разными вкусностями.