Data Scientist, Middle+

Проект: Система управляемых рекомендаций с использованием технологий машинного обучения. Формирует ленты с персональными и товарными рекомендациями, позволяет продвигать товары в лентах «Похожие товары» и «С этим покупают» на сайте и в мобильном приложении. Увеличивает продажи определенных товаров и категорий.

Стек: 

ML (Scikit-learn / LightGBM / CatBoost),

EDA (Pandas / NumPy / SciPy / Plotly)

RecSys (Implicit / LightFM / SVD / DL models)

знание технологий из стека: Docker, kubernetes

Условия:

• Временный проект на 3 месяца;
• Занятость 4 часа в день;
• Фикс от 150К
• Удаленная работа возможна с территории РФ.

Задачи:  

• разрабатывать рекомендательные системы для ритейла;
• строить решение для задачи рекомендации промо-товаров и подбору оптимальной скидки;
• проводить эксперименты в рамках других задач клиентской аналитики;
• анализировать и визуализировать данные, выявлять закономерности, представлять результаты;
• выводить разработанные решения в прод (есть возможность прокачать MLOps).

Требования:

• коммерческий опыт работы с рекомендательными системами;
• глубокое понимание RecSys алгоритмов (как базовых, так и DL);
• знание алгоритмов и метрик для решения задачи ранжирования;
• выбор метрик и их обоснование;
• опыт работы с PyTorch;
• практическое применение различных моделей бустинга.

➕Будет плюсом:

• разработка рекомендательных систем для ритейла;
• опыт работы с большими данными;
• ​​​​​​​практическое использование сервисов YandexCloud или других облачных сервисов;
• опыт работы с API (flask, fastapi);
• опыт прогнозирования оптимальной скидки;
• применение LLM для решения бизнес-задач.