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

Prom.ua to największy rynek na Ukrainie, na którym znajduje się ponad 100 milionów produktów od dziesiątek tysięcy przedsiębiorców z całej kraju są sprzedawane.

Na Prom.ua:

• każdy kupujący znajdzie na miejscu wszystko, czego potrzebuje najlepsza cena: od szczoteczki do zębów po kultywator do ogrodu i ogrodu.

• każdy przedsiębiorca może sprzedawać towary w katalogu marketplace, na stronie internetowej utworzonej na platformie Prom oraz w aplikacji mobilnej „Zakupy na Prom ".

Prom.ua w liczbach:

• 4,8 miliona osób codziennie odwiedza rynek
• na rynku pracuje ponad 60 000 firm

• w katalogu 120 milionów produktów

O zespole Data Science:

Optymalizujemy różne części produktu, wykorzystując dane i algorytmy uczenia maszynowego. Równolegle budujemy systemy AI, które zapewniają strategiczną przewagę biznesowi i popychają firmę w kierunku e-commerce przyszłości.

Teraz w zespole pracuje 5 osób: 4 Data Scientist oraz Lider Zespołu.

Wytyczne zespołu:

• Rekomendacje produktów i personalizacja;
• Wyszukiwanie i ranking ML;
• Tłumaczenie maszynowe treści produktów;
• Automatyczna moderacja produktów w katalogu, klasyfikacja produktów
• Definicja duplikatów produktów; ;

• Generowanie i walidacja tagów pod kątem SEO

Cechy pracy w zespole:

• duże zaangażowanie w środowisko produktu, ścisła interakcja między zespołami — > niewiele badań trafia pod stół, wiele modeli w produkcji
• zrozumienie zestawu cele, koncentracja na efekcie -> modele robią to, co konieczne, a nie robią tego, co niepotrzebne
• brak biurokracji, możliwość współuczestniczenia w wyborze zadań, rozwinięta kultura inicjatywy i odpowiedzialności za w rezultacie skupienie się na budowaniu infrastruktury zapewniającej większą niezawodność decyzji, automatyzację procedur i tworzenie nowych możliwości w zadaniach, współpraca i duch zespołowy: wzajemna troska i wsparcie, przyjazna atmosfera

• dzielenie się doświadczeniami: kursy autorskie , prezentacje projektów, przygotowywanie zespołów itp.

Budujemy bliskie relacje z zespołem programistów i testerów. Analitycy pomagają nam w biznesowej ocenie decyzji.

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

Projekty od strony technicznej:

< strong>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

Big Data i przetwarzanie rozproszone: Apache Spark, Hadoop

MLops:< /strong> MLflow , DVC, TensorFlow Serving, pakowanie w Pythonie, Fast API

Dags: Airflow,

Kolejki danych: Kafka,

< p>Wyszukiwanie: Elasticsearch.

Ważne dla tej roli:

• głębokie zrozumienie działania sieci neuronowych, szczególnie NLP: zrozumienie różnic w architekturach modeli, zasadach stosowania, strojeniu hiperparametrów, uczeniu transferowym, uczeniu się od podstaw
• doświadczenie w klasyfikacji/segmentacji/generowaniu tekstu zarówno metodami klasycznymi, jak i głębokimi nauka
• doświadczenie w pracy ze frameworkami rozwoju sieci neuronowych (PyTorch/TensorFlow)
• doświadczenie w pracy z uczeniem maszynowym: formułowanie problemów, gromadzenie i badanie danych, uczenie modeli, ocena wyników, analiza wydajność 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 posiadanie VC (Git itp.);

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

  < /li>

Co będzie plusem:

• doświadczenie w szkoleniu 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 i SSN

Zadania:

• generowanie większej ilości treści konwersyjnych dla produktów
• udoskonalenie systemu wyszukiwania duplikatów produktów
• udoskonalenie modelu klasyfikacji produktów i tłumaczenia maszynowego

• badanie nowych obszarów zastosowania uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów biznesowych

   

Etapy selekcji:< /p>

• Poznanie rekrutera i lidera technologicznego Wywiad techniczny z inżynierami projektu

• Końcowy wywiad z Head of Data Science Prom.ua

  < /p>

Oferujemy:

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