Mittlerer Datenwissenschaftler (Prom.ua) in EVO

Prom.ua ist der größte Marktplatz in der Ukraine, auf dem mehr als 100 Millionen Produkte werden von Zehntausenden Unternehmern aus dem ganzen Land verkauft.

Auf Prom.ua< /a>:

• Jeder Käufer findet hier alles, was er braucht, zum besten Preis: von der Zahnbürste bis zum Grubber für Garten und Garten.
• jeder Unternehmer können Waren im Marktplatzkatalog, auf der auf der Prom-Plattform erstellten Website und der mobilen Anwendung „Prom Shopping“ verkaufen.

Prom. ua in Zahlen:

• 4,8 Millionen Menschen besuchen täglich den Marktplatz
• mehr Über 60.000 Unternehmen arbeiten auf dem Marktplatz
• li>im Katalog von 120 Millionen Produkten

Über das Data Science-Team:

Wir optimieren anders Teile des Produkts mithilfe von Daten und Algorithmen für maschinelles Lernen. Parallel dazu bauen wir KI-Systeme auf, die einen strategischen Geschäftsvorteil bieten und das Unternehmen in Richtung E-Commerce der Zukunft führen.

Derzeit besteht das Team aus 5 Personen: 4 Data Scientists und Team Leitung.

Arbeitsrichtungen des Teams:

• Produktempfehlungen und Personalisierung
• Suche und ML-Ranking
• Maschinelle Übersetzung von Produktinhalten
• Automatische Moderation von Produkten im Katalog, Produktklassifizierung
• Definition von Produktduplikaten
• Generierung und Validierung von Tags für SEO

Merkmale der Teamarbeit:

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• Große Einbindung in das Produktumfeld, enge Interaktion zwischen den Teams — > wenig Recherche geht unter den Tisch, viele Modelle in Produktion
• Die gesetzten Ziele verstehen, sich auf das Ergebnis konzentrieren -> Modelle tun, was nötig ist, und tun nicht, was nicht nötig ist
• Fehlen von Bürokratie, die Möglichkeit, sich an der Auswahl von Aufgaben zu beteiligen, eine entwickelte Kultur der Initiative und Verantwortung für das Ergebnis.
• Fokus auf Infrastrukturentwicklung für mehr Zuverlässigkeit von Entscheidungen, Automatisierung von Routinen und Schaffung neuer Möglichkeiten bei Aufgaben
• Zusammenarbeit und Teamgeist: gegenseitige Fürsorge und Unterstützung, freundliche Atmosphäre
• Erfahrungsaustausch: Autorenkurse, Projektpräsentationen, Teampflege etc.

Wir bauen enge Beziehungen zum Entwicklungsteam auf. Analysten helfen uns, Entscheidungen betriebswirtschaftlich zu bewerten.

Für die tägliche Arbeit kann bei Bedarf ein erhöhter JupyterHub-Server mit der Möglichkeit, die erforderlichen Eigenschaften der Arbeitsumgebung festzulegen, auf einem lokalen Computer ausgeführt werden. Wir verfügen über eigene Server mit Grafikkarten zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen.

Technologie-Stack:

Programmiersprache: Python< /p>

Datenanalyse und -verarbeitung: Jupyter Notebook, Pandas, NumPy

Maschinelles Lernen und Deep Learning: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, FAISS, XGBoost

Datenvisualisierung und -überwachung: Matplotlib, Seaborn, Plotly , Bokeh, Tableau, Grafana

Datenbanken: Postgres

Big Data und verteiltes Rechnen:< /b > Apache Spark, Hadoop

MLOps: MLflow, DVC, TensorFlow Serving, Python-Paketierung, Fast API

Tage: Airflow

Datenwarteschlangen: Kafka

Suche: Elasticsearch.

Wichtig für diese Rolle:

• tiefes Verständnis neuronaler Netze, insbesondere im NLP
• Erfahrung im Umgang mit Frameworks zur Entwicklung neuronaler Netze (pytorch/tf)
• Erfahrung im Umgang mit maschinellem Lernen: Problemformulierung, Datenerfassung und -recherche, Modelltraining, Auswertung der Ergebnisse, Analyse der Modellleistung, Vorbereitung auf die Bereitstellung;
• Erfahrung in der Bereitstellung und Unterstützung eines Modells in der Produktion, Verbesserung bestehender Modelle
• Fähigkeit, zuverlässigen und sauberen Code in Python zu schreiben, Verständnis und Verwendung verschiedener Datenstrukturen, OOP, und auch über VC (Git usw.);
• Erfahrung im Umgang mit Datenbanken, SQL-Abfragen
• Bereitschaft, tief in Geschäftsaufgaben einzutauchen und diese in ML-Begriffe (Architektur, Verlustfunktionen, Metriken)

Was von Vorteil sein wird:

• Erfahrung im Schreiben neuronaler Netze von Grund auf gemäß der Beschreibung aus Artikeln und Studien
< li>Erfahrung im Training von Modellen für Daten, die die Speicherkapazität überschreiten, Erfahrung mit hochbelasteten Systemen, Big Data und verteiltem Rechnen
• Erfahrung in der Anwendung von MLOps-Praktiken: Versionskontrolle von Code, Daten und Modelle, automatische Bereitstellung, Überwachung und Protokollierung, Testen von Modellen, Umschulen von Modellen
• Erfahrung im Umgang mit Einbettungen

Aufgaben:

• Verbesserung das System zum Auffinden doppelter Produkte
• Verbesserung des Produktklassifizierungsmodells und der maschinellen Übersetzung
• Entwicklung neuer Empfehlungssystemmodelle
• Generierung von mehr Conversion-Inhalten für Produkte
• Erforschung neuer Anwendungsbereiche des maschinellen Lernens zur Lösung geschäftlicher Probleme

Stufen der Auswahl:

• Treffen mit dem Personalvermittler und Technologieleiter
• Technisches Interview mit dem Ingenieurprojekt
• Abschlussinterview mit dem Leiter der Datenwissenschaft Prom.ua

Wir bieten:

• Offizielle Anstellung im Unternehmen.
• 24 Kalendertage bezahlter Urlaub pro Jahr, unbegrenzte Krankheitstage.< /li>
• Fernarbeit. Möglichkeit, das Büro in Kiew zu besuchen.
• Krankenversicherung.
• Dienstleistungen eines Unternehmenspsychologen.