Представляем пакет без комиссии за найм!
Размещайте вакансии
Нанимайте без комиссий
Вакансия закрыта компанией
Найти похожие вакансии
Следующая вакансия
Средний Data Scientist (Prom.ua)
Размещено больше 30 дней назад
5 просмотров
2 года
Киев
Полный рабочий день
Prom.ua — крупнейший маркетплейс Украины, где продаются более 100 млн. товаров от десятков тысяч предпринимателей со всей страны.На Prom.ua:каждый покупатель может найти все, что нужно, по лучшей цене: от зубной щетки до культиватора для сада и огорода. >каждый предприниматель может продавать товары в каталоге маркетплейса, на сайте, созданном на платформе Prom и в мобильном приложении .Prom.ua в цифрах:ежедневно маркетплейс посещают 4,8 млн человекна маркетплейсе работают более 60 тыс
Prom.ua — крупнейший маркетплейс Украины, где продаются более 100 млн. товаров от десятков тысяч предпринимателей со всей страны.
На Prom.ua:
Сейчас в команде 5 людей: 4 Data Scientist и Team Lead.
На Prom.ua:
- каждый покупатель может найти все, что нужно, по лучшей цене: от зубной щетки до культиватора для сада и огорода. >
- каждый предприниматель может продавать товары в каталоге маркетплейса, на сайте, созданном на платформе Prom и в мобильном приложении
.
- ежедневно маркетплейс посещают 4,8 млн человек
- на маркетплейсе работают более 60 тыс. тыс. .компаний
- в каталоге 120 млн товаров
О команде Data Science:
Мы оптимизируем различные части продукта, используя данные и алгоритмы машинного обучения. Параллельно развиваем ШИ системы, предоставляющие стратегическое преимущество бизнесу и двигающие компанию в направлении электронной коммерции будущего.Сейчас в команде 5 людей: 4 Data Scientist и Team Lead.
>Направления работы команды:
- Рекомендации товаров и персонализация
- Поиск и ML-ранжировка
- Машинный перевод контента товаров
< li>Автоматическая модерация товаров в каталоге, классификация товаров- Определение дублей товаров
- Генерация и валидация тегов для SEO
Особенности работы в команде:< /h3>- Большая вовлеченность в продуктовую среду, тесное межкомандное взаимодействие— > мало исследований идет под стол, много моделей в production
- Понимание поставленных целей, ориентированность на результат -> модельки делают то, что нужно, и не делают то, что не нужно
- Отсутствие бюрократии, возможность принимать участие в выборе задач, развитая культура инициативности и ответственности за результат
- Фокус на развитии инфраструктуры для большей надежности решений , автоматизации рутины и создания новых возможностей в задачах
- Колаборация и командный дух: взаимное неравнодушие и поддержка, дружеская атмосфера
- Обмен опытом: авторские курсы, презентации проектов, командные груминги и т.д. .
Рассоставляем тесные связи с командой разработки. Бизнесовую оценку решений нам помогают делать аналитики.
Для повседневной работы поднятый JupyterHub сервер с возможностью задавать необходимые характеристики рабочей среды, можно работать на локальной машине, если есть необходимость. Имеем свои серверы с видеокартами для обучения и развертывания моделей.
Технологический стек:
Язык программирования:Python
Анализ и обработка данных: Jupyter Notebook, Pandas, NumPy
Machine Learning и Deep Learning: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, FAISS, XGBoost
Визуализация данных и мониторинг: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, Tableau, Grafana
< em>Базы данных: Postgres
Big Data и распределенные вычисления: Apache Spark, Hadoop
< em>MLOps: MLflow,DVC, TensorFlow Serving, Python packaging, Fast API
Даги: Airflow
Очереди данных: Kafka
Поиск: Elasticsearch.
Для данной роли важно:
- глубокое понимание работы нейронных сетей, особенно в NLP
- опыт работы с фреймворками для разработки нейросетей (pytorch/tf)
- опытность в работе с машинным обучением: постановка задачи, сбор и исследование данных , тренировка модели, оценка результатов, анализ работы модели, подготовка к развертыванию;
- опыт развертывания и сопровождения модели в production, улучшение уже существующих моделей
- умение писать надежный и чистый код на python, понимание и использование различных структур данных, OOP, а также, владение VC (Git etc);
- опыт работы с базами данных, SQL-запросы
- готовность глубоко погружаться в бизнес-задачи и переводить их в ml-термины (архитектура, функции потерь, метрики)
Что будет плюсом:
- опыт написания нейронных сетей с нуля по описанию из статей и исследований
- опыт обучения моделей на данных, превышающих объем памяти, опыт с высоконагруженными системами, Big Data и распределенными вычислениями
- опыт в применении практик MLOps: контроль версий кода, данных и моделей, автоматического развертывания, мониторинга и логирования, тестирования моделей, переобучение моделей
- опыт работы с эмбедингами
Задачи:
- улучшение системы поиска дублей товаров
- улучшение модели классификации товаров и машинного перевода
- разработка новых моделей рекомендательных систем
- генерация более конверсионного контента для товаров
- исследования новых направлений применения машинного обучения для решения задач бизнеса
Этапы отбора:
- Знакомство с рекрутером и техлидом
< li>Техническое интервью с инженерами проекта- Финальное интервью с Head of Data Science Prom.ua
< /ul>Мы предлагаем:
- Официальное трудоустройство в штат компании.
- 24 календарных дни оплачиваемого отпуска на год, неограниченное количество больничных .
- Удаленная работа. Возможность посещать офис в Киеве.
- Медицинское страхование.
- Услуги корпоративного психолога.
- Большая вовлеченность в продуктовую среду, тесное межкомандное взаимодействие— > мало исследований идет под стол, много моделей в production
- Понимание поставленных целей, ориентированность на результат -> модельки делают то, что нужно, и не делают то, что не нужно
- Отсутствие бюрократии, возможность принимать участие в выборе задач, развитая культура инициативности и ответственности за результат
- Фокус на развитии инфраструктуры для большей надежности решений , автоматизации рутины и создания новых возможностей в задачах
- Колаборация и командный дух: взаимное неравнодушие и поддержка, дружеская атмосфера
- Обмен опытом: авторские курсы, презентации проектов, командные груминги и т.д. .
Для повседневной работы поднятый JupyterHub сервер с возможностью задавать необходимые характеристики рабочей среды, можно работать на локальной машине, если есть необходимость. Имеем свои серверы с видеокартами для обучения и развертывания моделей.
Технологический стек:
Язык программирования:PythonАнализ и обработка данных: Jupyter Notebook, Pandas, NumPy
Machine Learning и Deep Learning: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, FAISS, XGBoost
Визуализация данных и мониторинг: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, Tableau, Grafana
< em>Базы данных: Postgres
Big Data и распределенные вычисления: Apache Spark, Hadoop
< em>MLOps: MLflow,DVC, TensorFlow Serving, Python packaging, Fast API
Даги: Airflow
Очереди данных: Kafka
Поиск: Elasticsearch.
Для данной роли важно:
- глубокое понимание работы нейронных сетей, особенно в NLP
- опыт работы с фреймворками для разработки нейросетей (pytorch/tf)
- опытность в работе с машинным обучением: постановка задачи, сбор и исследование данных , тренировка модели, оценка результатов, анализ работы модели, подготовка к развертыванию;
- опыт развертывания и сопровождения модели в production, улучшение уже существующих моделей
- умение писать надежный и чистый код на python, понимание и использование различных структур данных, OOP, а также, владение VC (Git etc);
- опыт работы с базами данных, SQL-запросы
- готовность глубоко погружаться в бизнес-задачи и переводить их в ml-термины (архитектура, функции потерь, метрики)
Что будет плюсом:
- опыт написания нейронных сетей с нуля по описанию из статей и исследований
- опыт обучения моделей на данных, превышающих объем памяти, опыт с высоконагруженными системами, Big Data и распределенными вычислениями
- опыт в применении практик MLOps: контроль версий кода, данных и моделей, автоматического развертывания, мониторинга и логирования, тестирования моделей, переобучение моделей
- опыт работы с эмбедингами
Задачи:
- улучшение системы поиска дублей товаров
- улучшение модели классификации товаров и машинного перевода
- разработка новых моделей рекомендательных систем
- генерация более конверсионного контента для товаров
- исследования новых направлений применения машинного обучения для решения задач бизнеса
Этапы отбора:
- Знакомство с рекрутером и техлидом < li>Техническое интервью с инженерами проекта
- Финальное интервью с Head of Data Science Prom.ua < /ul>
- Официальное трудоустройство в штат компании.
- 24 календарных дни оплачиваемого отпуска на год, неограниченное количество больничных .
- Удаленная работа. Возможность посещать офис в Киеве.
- Медицинское страхование.
- Услуги корпоративного психолога.
Мы предлагаем:
2 года
Киев
Полный рабочий день