Lead Data Scientist

до 550 000 ₽ до вычета налогов

Вакансия находится в архиве

Rubbles

г. Москва

Требуемый опыт работы

Более 6 лет

Тип занятости

Полная занятость

График работы

Полный день

Мы в Rubbles занимаемся созданием Data Science-продуктов и разработкой аналитических решений для различных индустрий: системы предсказания спроса на товары для оффлайн-ритейлеров, рекомендательные системы в банках, поисковые системы по товарам для онлайн-ритейлеров и многое другое. Среди наших клиентов: Сбербанк, Пятёрочка, KFC, Перекрёсток, Альфа-Банк, МВидео и др.

Мы ищем человека на позицию Lead Data Scientist в команду чековой аналитики в проект с крупнейшим ритейлером РФ.

Основная задача, которую решает направление чековой аналитики — это обеспечение доступности товара на полке для конечного потребителя. Сейчас есть 2 системы, которые помогают в решении этой задачи:

1) Система детекции аномалий в продажах и отправка предупреждение для сотрудников магазинов о том, что нужно проверить/положить товар на полки;

2) Система, выполняющая оценку упущенных продаж и нахождение причин недоступности товаров. На выходе получается дашборд, с которым работает менеджмент компании, чтобы управлять доступностью товаров.

Проект строится вокруг ML-моделей, а также большая часть проекта связана с дата-инженерией и интеграционными сервисами. Решение работает на масштабе всех магазинов крупнейшей торговой сети.

Что нужно будет делать:

  • Работа с командой (распределение задач, трекинг, развитие команды);
  • Работа над технологическим развитием продукта;
  • Взаимодействие с product owner и стейкхолдерами;
  • Развивать инструменты для проведения A/B тестов;
  • Писать код и тесты;
  • Проводить ревью;
  • Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов;
  • Заниматься аналитикой, построением моделей и проверкой гипотез.

Наши ожидания по техническим навыкам кандидата:​​​​​

  • Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения;
  • Хорошее знание стека технологий и библиотек, которые мы используем: python, pandas, pyspark, hadoop, lightgbm, scikit-learn;
  • Уверенное понимание принципов работы технологий, которые мы применяем для сервинга моделей: docker, kubernetes, kafka, postgres, airflow;
  • A/B тесты, генерация и проверка гипотез;

  • Высокий уровень знаний по классическим алгоритмам и структурам данных;

Кроме того, для позиции Lead DS ожидаем:

  • Опыт управления проектной группой (3-5 человек).
  • Опыт краткосрочного и долгосрочного планирования задач для достижения поставленных целей.
  • Готовность брать ответственность за решение в целом и за технические аспекты реализации:
    • Технические решения и архитектуру (вместе с архитектором);
    • Приоритеты задач
    • Поддержка работы решения в "проде"
    • Развиваете внутреннюю культуру в команде и компании.

У нас:

  • Работа в одной из самых сильных ML-команд в России;
  • Участие в росте компании, работающей на перспективном AI рынке;
  • Гибкий график работы, гибкое предоставление отпусков;
  • Гибкий формат работы: полная удаленка/гибрид/офис в Мск.
  • Поддержка в профессиональном и карьерном росте, оплата профильного обучения, конференций и книг, корпоративные скидки на курсы английского;
  • Совместная работа с опытными разработчиками, аналитиками данных, менеджерами, продуктологами;
  • ДМС со стоматологией после испытательного срока (3 месяца) по всей России;

Особенно актуальное:

  • Мы аккредитованная ИТ-компания со всеми вытекающими льготами.

Ключевые навыки

Big data
Data science
Machine learning
Python
Sfml (simple and fast multimedia library)
Машинное обучение
Высокие коммуникативные навыки
Управление командой
Apache kafka
Django rest pandas
Алгоритмы
Лидерство
Kubernetes
Airflow
Коммуникабельность
Управленческие навыки
Мотивация персонала
Организаторские навыки
Apache hadoop
Spark framework
Docker
Mysql connector/c++

Контактная информация

Rubbles

Сайт: не указан

Почта: не указана

Вакансия опубликована 29.07.2024 в г. Москва.

Похожие вакансии

#

Не указана

Москва

Полный день

Подробное описание

7 ноября

#

Москва

Полный день

Подробное описание

21 октября

#

Москва

Удаленная работа

Подробное описание

11 ноября