У нас петабайты реальных логов событий пользователей и возможности быстро проверять гипотезы, которые влияют на продукт, которым пользуются десятки миллионов людей. Мы делаем прогрессивные вещи и применяем cutting edge технологии. Направление поиска возглавляет Игорь Кураленок, в прошлом руководитель отдела оценки качества поиска Yandex, R&D лаборатории в Huawei и автор десятков научных пейперов про поиск, ML и распределенные вычисления.

Наш стек:

Python, Pyspark, Clickhouse, Airflow, Mlfow.

Вам предстоит:

Заниматься полным циклом DS/ML задач для улучшения качества алгоритма ранжирования товаров в поисковой выдаче.
Работать с данными от их исследования до автоматизации пайплайнов для регулярных расчетов датасетов и фичей на pyspark.
Искать подходящие ML решения для бизнес-задач, планировать и проводить оффлайн и онлайн (А/Б) эксперименты.

Примеры задач:

Оптимизация сложных целей компании с помощью ранжирования (multi-objective ranking, дизайн композитных функций потерь).
Устранение различных bias-ов из моделей (positional bias, cold start problem).
Дизайн и разработка оффлайн-метрик, которые будут хорошо предсказывать результаты А/Б экспериментов.
Адаптация алгоритмов под нужды отдельных товарных категорий (одежда, продукты)

Мы ожидаем:

Опыт работы в Data Science от 3х лет
Уверенные теоретические знания ML
Сильный python
Уверенное знание hadoop - стека, опыт работы с большими данными

Как плюс:

Опыт работы с рекомендательными системами / NLP
Опыт работы с высоконагруженными системами
Опыт дизайна и проведения AB тестов

Мы предлагаем:

Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce.
Свободу действий в принятии решений.
Достойный уровень заработной платы.
Профессиональную команду, которой мы гордимся.
Возможность развиваться вместе с нашим бизнесом.

Data Scientist, Ранжирование