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

Middle NLP Data Scientist (Prom.ua)

Kijów, zdalnie

Prom.ua — największy rynek Ukraina, gdzie sprzedaje się ponad 100 milionów produktów od kilkudziesięciu tysięcy przedsiębiorców z całego kraju.

Na Prom.ua:

• każdy kupujący może znaleźć wszystko, czego potrzebuje w najlepszej cenie: od szczoteczki do zębów po kultywator ogrodowy i miasto
• każdy przedsiębiorca może sprzedawać towary w katalogu targowiska, na stronie internetowej utworzonej na platformie Prom oraz w aplikacji mobilnej „Zakupy na Prom”.

Prom.ua w liczbach:

• 4,8 miliona osób codziennie odwiedza giełdę
• w na rynku działa ponad 60 000 firm
• 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.

Teraz w zespole jest 5 osób: 4 Data Scientistów i Team Lead.

Obszary pracy zespołu:

• Rekomendacje produktów i personalizacja;
• Wyszukiwanie i ranking ML;
• Tłumaczenie maszynowe treści produktów;
• Automatyczna moderacja towarów w katalogu, klasyfikacja towarów;
• Ustalanie zduplikowanych towarów;
• Generowanie i walidacja tagów pod kątem SEO

Cechy pracy w zespole:

• duże zaangażowanie w środowisko produktu, blisko interakcja między zespołami — > niewiele badań schodzi pod stół, wiele modeli w produkcji
• zrozumienie postawionych celów, koncentracja na wyniku -> modele robią to, co konieczne, a nie robią tego, co niepotrzebne < /li>
• brak biurokracji, możliwość współuczestniczenia w wyborze zadań, rozwinięta kultura inicjatywy i odpowiedzialności za wynik
• nastawienie na budowanie infrastruktury dla większej wiarygodności decyzji, automatyzację procedur i tworzenie 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 i testerów. Analitycy pomagają nam w dokonaniu biznesowej oceny decyzji.

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

Bazy danych: Postgres

Big Data i przetwarzanie rozproszone: Apache Spark, Hadoop

MLOps: MLflow, DVC, obsługa TensorFlow, pakowanie w Pythonie, szybkie API

Dags: Airflow,

Kolejki danych: Kafka,

Szukaj: Elasticsearch.

Na tym stanowisku ważne jest:

• głębokie zrozumienie sieci neuronowych, zwłaszcza NLP: zrozumienie różnic w architekturach modeli, zasadach stosowania, dostrajaniu hiperparametrów, uczeniu się transferu , nauka od podstaw

  li>

  doświadczenie w klasyfikacji/segmentacji/generowaniu tekstu zarówno metodami klasycznymi, jak i głębokim uczeniem

  doświadczenie w pracy ze frameworkami do rozwoju sieci neuronowych (PyTorch/TensorFlow )

  doświadczenie w pracy z uczeniem maszynowym: formułowanie problemów, zbieranie i badanie danych, szkolenie modeli, ocena wyników, analiza wydajności modelu, przygotowanie do wdrożenia;

  doświadczenie we wdrażaniu i wsparciu modelu w produkcji, ulepszaniu istniejących modeli

  umiejętność pisania niezawodnego i czystego kodu w Pythonie, zrozumienie i wykorzystanie różnych struktur danych, OOP, a także wiedza VC (Git itp.);

  chęć zagłębienia się w problemy biznesowe i przełożenia ich na terminy ml (architektura, funkcje strat, metryki)

Co będzie plusem: