Analityk danych średniego poziomu NLP (Prom.ua) w EVO

Prom.ua to największy rynek na Ukrainie, na którym ponad 100 miliony produktów sprzedaje dziesiątki tysięcy przedsiębiorców z całego kraju.

Na Prom.ua< /a>:

• 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, za pośrednictwem strony internetowej utworzonej na platformie Prom i aplikacji mobilnej „Prom Shopping”.

Prom. ua w liczbach:

• 4,8 miliona osób codziennie odwiedza targowisko
• więcej na rynku działa ponad 60 000 firm
• li>w katalogu 120 milionów produktów

O zespole Data Science:

Optymalizujemy różne części produktu z wykorzystaniem danych i algorytmów uczenia maszynowego. Równolegle budujemy systemy AI, które zapewniają strategiczną przewagę biznesową i popychają firmę w kierunku e-commerce przyszłości.

Obecnie w zespole pracuje 5 osób: 4 Data Scientist i Zespół Lead.

Kierunki pracy zespołu:

• Rekomendacje produktów i personalizacja;
• Wyszukiwanie i ranking ML;< /li>
• Tłumaczenie maszynowe treści produktów;
>
• Automatyczna moderacja produktów w katalogu, klasyfikacja produktów;
• Definicja duplikatów produktów;
• Generowanie i walidacja tagów pod kątem SEO

Specyfika pracy w zespole:

• duże zaangażowanie w środowisko produktu, ścisła interakcja między zespołami — > mało badań schodzi pod stół, wiele modeli w produkcji
• zrozumienie postawionych celów, orientacja na wynik -> modele robią to, co konieczne, a nie robią tego, co niepotrzebne
• brak biurokracji, możliwość udziału w wyborze zadań, rozwinięta kultura inicjatywy i odpowiedzialności za wynik
• nastawienie na rozwój infrastruktury w celu zwiększenia wiarygodności decyzji, automatyzacji rutyny i tworzenia nowych możliwości w zadania
• współpraca i duch zespołowy: wzajemna troska i wsparcie, przyjazna atmosfera
• wymiana doświadczeń: kursy autorskie, prezentacje projektów, coaching zespołu itp.

Do codziennej pracy, w razie potrzeby na komputerze lokalnym można uruchomić podwyższony serwer JupyterHub z możliwością ustawienia niezbędnych charakterystyk środowiska pracy. Posiadamy własne serwery z kartami graficznymi do szkolenia i wdrażania modeli.

Projekty od strony technicznej:

Język programowania: Python

Analiza i przetwarzanie danych: Jupyter Notebook, Pandas, NumPy

Uczenie maszynowe i głębokie uczenie się: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, FAISS , XGBoost

Wizualizacja i monitorowanie danych: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, Tableau, Grafana

Bazy danych: Postgres< /p>< p>Big Data i przetwarzanie rozproszone: Apache Spark, Hadoop

MLops: MLflow, DVC, obsługa TensorFlow, pakowanie w Pythonie, szybkość API

Psy: przepływ powietrza,

Kolejki ddowolna: Kafka,

Wyszukiwanie: Elasticsearch.

W przypadku tej roli ważne jest:

• głębokie zrozumienie pracy sieci neuronowych, zwłaszcza NLP: zrozumienie różnic w architekturach modeli, zasadach aplikacji, dostrajaniu hiperparametrów, uczeniu transferowym, uczeniu się od podstaw
• doświadczenie w klasyfikacji/segmentacji/generowaniu tekstu przy użyciu zarówno metod klasycznych, jak i głębokich nauka
• doświadczenie w pracy ze frameworkami rozwoju sieci neuronowych (PyTorch/TensorFlow)
• doświadczenie w pracy z uczeniem maszynowym: przedstawianie problemów, gromadzenie i badania danych, uczenie modeli, ocena wyników, analiza wykonanie modelu, przygotowanie do wdrożenia ;
• doświadczenie we wdrażaniu i wsparciu modelu w produkcji, doskonaleniu istniejących modeli
• umiejętność pisania niezawodnego i czystego kodu w Pythonie, zrozumienie i wykorzystanie różnych struktur danych , OOP, a także opanowanie VC (Git itp.);
• chęć głębokiego zagłębienia się w problemy biznesowe i przełożenia ich na terminy ml (architektura, funkcje strat, metryki)

• doświadczenie w szkoleniu modeli na danych przekraczających ilość pamięci, doświadczenie z mocno obciążonymi systemami, Big Data i przetwarzaniem rozproszonym< /li>
• doświadczenie w stosowaniu praktyk MLOps: kontrola wersji kodu, danych i modeli, automatyczne wdrażanie, monitorowanie i logowanie, testowanie modeli, przekwalifikowanie modeli
• doświadczenie z osadzaniem i SSN
< /ul>

Zadania:

h3>

• generowanie większej ilości treści konwersji dla produktów
• udoskonalenie systemu wyszukiwania duplikatów produktów< /li>
• udoskonalanie modelu klasyfikacji produktów i tłumaczenia maszynowego
• poszukiwanie nowych kierunków zastosowania uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów biznesowych

Etapy selekcja:

• Poznanie rekrutera i lidera technologicznego
• Wywiad techniczny z inżynierami projektu
• Rozmowa końcowa z Head of Data Science Prom.ua

Oferujemy:

• Oficjalne zatrudnienie w kadrze firmy
• 24 dni kalendarzowe płatnego urlopu w roku, nielimitowane zwolnienia lekarskie.
• Praca zdalna. Możliwość wizyty w biurze w Kijowie
• Ubezpieczenie medyczne
• Usługi psychologa korporacyjnego