Data Scientist в рекомендательные системы

Торговый Дом ЦУМ - лидер luxury-сегмента электронной коммерции, в поиске Бизнес/системного аналитика.

• в ЦУМ у Вас есть возможность построить карьеру и влиять на развитие продукта с мировым именем, а наша большая команда профессионалов поможет Вам расширить свою экспертизу;
• мы используем технологии, подходящие под задачи, и, при необходимости, привлекаем дополнительные ресурсы для комфортной работы каждого сотрудника;
• наши команды активно расширяются, а процессы и коммуникации всегда остаются эффективными.

Быть частью команды ЦУМ - это:

• официальное трудоустройство;
• график работы: 5/2 с 10:00 до 19:00 (сб., вскр. - выходные);
• уровень дохода обсуждается индивидуально по итогам интервью;
• ДМС, включающий стоматологию и страховку для выезжающих за рубеж;
• работа в динамично развивающейся и уникальной по структуре, масштабам и возможностям компании с культовыми мировыми брендами класса люкс;
• неограниченный доступ к офлайн и онлайн курсам Академии ЦУМ, а также эксклюзивным тренингам от представителей брендов;
• место работы: БЦ "Романов Двор" (м. Охотный ряд, Александровский сад), поддерживаем гибридный формат работы

Откликайтесь и станьте частью большой команды профессионалов ЦУМ!

Задачи:

• участие в разработке и реализации алгоритмов персонализации:
  • создание системы рекомендаций для повышения удовлетворенности клиентов и увеличения продаж;
  • разработка алгоритмов подбора похожих товаров и готовых образов;
  • оптимизация ранжирования товаров для улучшения пользовательского опыта.
• анализ и кластеризация поведенческих паттернов пользователей для более глубокого понимания предпочтений клиентов;
• улучшение существующих алгоритмов прогнозирования прибыли для повышения точности и эффективности;
• реализация моделей прогнозирования спроса на товары для оптимизации управления запасами.

Пожелания к кандидату:

• совокупный опыт работы от 3 лет в области машинного обучения;
• наличие практического релевантного опыта решения задач, описанных выше, будет плюсом;
• уверенные навыки программирования на Python, опыт работы библиотеками ML (scikit-learn, TensorFlow/PyTorch);
• глубокое понимание алгоритмов и методов машинного обучения, особенно в области рекомендаций и прогнозирования;
• глубокое понимание методов оценки качества и эффективности моделей машинного обучения, включая выбор подходящих метрик и проведение валидации;
• опыт успешного развертывания и внедрения моделей машинного обучения в производственную среду (продакшен);
• аналитический склад ума, умение четко формализовать задачу;
• желание применять ML для улучшения клиентского опыта в индустрии люкса.