Przedstawiamy pakiet bez prowizji za zatrudnienie!
Publikuj oferty pracy
Zatrudniaj bez prowizji
Stanowisko zostało zamknięte przez spółkę
Znajdź podobne oferty pracy
Następna praca
Średni analityk danych (Prom.ua)
Opublikowano ponad 30 dni temu
6 wyświetleń
2 lata
Kyiv
Pełny etat
Prom.ua to największy marketplace na Ukrainie, na którym sprzedaje się ponad 100 milionów produktów od dziesiątek tysięcy przedsiębiorców z całego kraju.W Prom.ua:każdy kupujący znajdzie u nas wszystko, czego potrzebuje w najlepszej cenie: od szczoteczki do zębów po kultywator do ogrodu i ogrodu.każdy przedsiębiorca może sprzedawać towary w katalogu marketplace, na stronie utworzonej na platformie Prom oraz w aplikacji mobilnej .< strong>Prom.ua w liczbach:4,8 miliona osób codziennie o
Prom.ua to największy marketplace na Ukrainie, na którym sprzedaje się ponad 100 milionów produktów od dziesiątek tysięcy przedsiębiorców z całego kraju.
W Prom.ua:
Cechy pracy w zespole:< /h3>
W Prom.ua:
- każdy kupujący znajdzie u nas wszystko, czego potrzebuje w najlepszej cenie: od szczoteczki do zębów po kultywator do ogrodu i ogrodu.
- każdy przedsiębiorca może sprzedawać towary w katalogu marketplace, na stronie utworzonej na platformie Prom oraz w aplikacji mobilnej
.
- 4,8 miliona osób codziennie odwiedza giełdę< /li>
- na rynku firm pracuje ponad 60 000 osób
- w katalogu 120 milionów produktów
O zespole Data Science:
Optymalizujemy różne części produktu, korzystając z danych i algorytmów uczenia maszynowego. Równolegle budujemy systemy AI, które zapewniają strategiczną przewagę biznesową i popychają firmę w kierunku e-commerce przyszłości. Teraz zespół składa się z 5 osób: 4 Data Scientistów i Team Lead.Kierunki pracy zespołu:
- Rekomendacje i personalizacja produktów
- Wyszukiwanie i ranking ML
- Tłumaczenie maszynowe treści produktów < li>Automatyczna moderacja produktów w katalogu, klasyfikacja produktów
- Definicja duplikatów produktów
- Generowanie i walidacja tagów pod kątem SEO
Cechy pracy w zespole:< /h3>- Duże zaangażowanie w środowisko produktu, ścisła interakcja między zespołami — > niewiele badań trafia pod stół, wiele modeli w produkcja
- Zrozumienie celów, skupienie się na rezultacie -> modele robią to, co konieczne, a nie to, co niepotrzebne
- Brak biurokracji, możliwość uczestniczenia w procesie dobór zadań, rozwinięta kultura inicjatywy i odpowiedzialności za wynik
- Nacisk na budowanie infrastruktury dla większej wiarygodności decyzji, automatyzacji rutyny i tworzenia nowych możliwości w zadaniach
- Współpraca i duch zespołowy: wzajemna troska i wsparcie, przyjazna atmosfera
- Wymiana doświadczeń: kursy autorskie, prezentacje projektów, coaching zespołu itp. .
Budujemy bliskie relacje z zespołem programistów. Analitycy pomagają nam w biznesowej ocenie decyzji.
Do codziennej pracy można w razie potrzeby wykorzystać na komputerze lokalnym podwyższony serwer JupyterHub z możliwością ustawienia niezbędnych charakterystyk środowiska pracy. Posiadamy własne serwery z kartami graficznymi do szkolenia i wdrażania modeli.
Stack technologiczny:
Język programowania:Python
Analiza i przetwarzanie danych: Jupyter Notebook, Pandy, NumPy
Uczenie maszynowe i głębokie uczenie się:< /em> Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, FAISS, XGBoost
Wizualizacja i monitorowanie danych: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, Tableau, Grafana
< em>Bazy danych: Postgres
Big Data i przetwarzanie rozproszone: Apache Spark, Hadoop
< em>MLops: MLflow,DVC, obsługa TensorFlow, pakowanie w języku Python, szybkie API
Dags: Airflow
Kolejki danych: Kafka
Wyszukiwanie: Elasticsearch.
Ważne dla tej roli:
- głębokie zrozumienie sieci neuronowych, szczególnie w NLP
- doświadczenie ze frameworkami rozwoju sieci neuronowych (pytorch/tf)
- doświadczenie w pracy z uczeniem maszynowym: formułowanie problemów, zbieranie danych i badania, szkolenie modeli, ocena wyników, analiza wydajności modelu, przygotowanie do wdrożenia
- doświadczenie we wdrażaniu modeli i wsparcie na produkcji, doskonalenie istniejących modeli
- umiejętność pisania niezawodnego i czystego Pythona; kod, zrozumienie i wykorzystanie różnych struktur danych, OOP, a także VC (Git itp.);
- doświadczenie z bazami danych, zapytaniami SQL
- chęć do głębokiego zagłębienia się w zadania biznesowe i ich tłumaczenia na ml-terms (architektura, funkcje strat, metryki)
Co będzie plusem:
- doświadczenie w pisaniu sieci neuronowych od podstaw zgodnie z opisem z artykułów i badań
- doświadczenie w trenowaniu modeli na danych przekraczających ilość pamięci, doświadczenie z systemami mocno obciążonymi, Big Data i przetwarzaniem rozproszonym
- doświadczenie w stosowaniu praktyk MLOps: kontrola wersji kodu, danych i modeli, automatyczne wdrażanie, monitorowanie i logowanie, testowanie modeli, przekwalifikowanie modeli
- doświadczenie w pracy z osadzaniami
Zadania:
- udoskonalanie systemu wyszukiwania duplikatów produktów
- udoskonalanie modelu klasyfikacji produktów i tłumaczenia maszynowego
- opracowywanie nowych modeli systemów rekomendacyjnych
- generowanie większej ilości treści konwersji dla produkty
- badają nowe obszary zastosowania uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów biznesowych
Etapy selekcji:
< li>Poznanie rekrutera i lidera technologicznego< li>Wywiad techniczny z inżynierami projektu- Rozmowa końcowa z dyrektorem ds. Data Science Prom.ua
< /ul>Oferujemy:
- Oficjalne zatrudnienie w firmie.
< li>24 dni kalendarzowe płatnego urlopu w roku, nielimitowane dni chorobowe.- Praca zdalna. Możliwość wizyty w biurze w Kijowie.
- Ubezpieczenie medyczne.
- Usługi psychologa korporacyjnego.
Oferujemy:
- Oficjalne zatrudnienie w firmie. < li>24 dni kalendarzowe płatnego urlopu w roku, nielimitowane dni chorobowe.
- Praca zdalna. Możliwość wizyty w biurze w Kijowie.
- Ubezpieczenie medyczne.
- Usługi psychologa korporacyjnego.
2 lata
Kyiv
Pełny etat