Средний NLP Data Scientist (Prom.ua) в EVO

Middle NLP Data Scientist (Prom.ua)

Киев, удаленно

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 покупки».

Prom.ua в цифрах:

• ежедневно маркетплейс посещают 4,8 млн человек
• на маркетплейсе работают более 60 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;
• Автоматическая модерация товаров в каталоге, классификация товаров;
• Определение дублей товаров;
• Генерация и валидация тегов для SEO

Особенности работы в команде:

• большая вовлеченность в продуктовую среду, тесное межкомандное взаимодействие— > мало исследований идет под стол, многие модели 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
• коллаборация и командный дух : взаимное неравнодушие и поддержка, дружеская атмосфера
• обмен опытом: авторские курсы, презентации проектов, командные груминги и т.д.

Разрабатываем тесные связи с командой разработки и тестирования. Бизнес 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.

Проекты с технической стороны:

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

Базы данных: Postgres

Big Data и распределенные вычисления: Apache Spark, Hadoop

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 NLP: понимание различий архитектур моделей, принципов применения, тюнинга гиперпараметров, перенос обучения, обучение с нуля
• опыт классификации/сегментации/генерации текстов как классическими методами, так и deep learning
• опыт работы с фреймворками для разработки нейросетей (PyTorch/TensorFlow)
• 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);
• готовность глубоко погружаться в бизнес-задачи и переводить их в ml-термины (архитектура, функции потерь, метрики)

Что будет плюсом:

• 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 и ANN

Задачи:

• генерация более конверсионного контента для товаров
• улучшение системы поиска дублей товаров
• улучшение модели классификации товаров и машинного перевода
• исследование новых направлений применения машинного обучения для решения задач бизнеса
< /ul>

Этапы отбора:

• Знакомство с рекрутером и техлидом
• Техническое интервью с инженерами проекта
• Финальное интервью с Head of Data Science Prom.ua

Мы предлагаем:

• Официальное трудоустройство в штат компании
• 24 календарных дни оплачиваемого отпуска на год, неограниченное количество больничных.
• Удаленная работа. Возможность посещать офис в г.Киев
• Медицинское страхование
• Услуги корпоративного психолога