Вакансія закрита компанією
Знайти схожі вакансії
Наступна вакансія

Middle Data Scientist (Prom.ua) в EVO

Розміщено більше 30 днів тому

5 переглядів

EVO

EVO

0
0 відгуків
Без досвіду
Київ

Перекладено Google

Prom.ua — найбільший маркетплейс України, де продаються понад 100 млн товарів від десятків тисяч підприємців з усієї країни.На Prom.ua:кожен покупець може знайти все, що потрібно, за найкращою ціною: від зубної щітки до культиватора для саду та городу.кожен підприємець може продавати товари в каталозі маркетплейса, на сайті, створеному на платформі Prom та у мобільному додатку «Prom покупки».Prom.ua в цифрах:щодня маркетплейс відвідують 4,8 млн осібна маркетплейсі працюють понад 60 тис. компаній

Prom.ua — найбільший маркетплейс України, де продаються понад 100 млн товарів від десятків тисяч підприємців з усієї країни.

На Prom.ua:

  • кожен покупець може знайти все, що потрібно, за найкращою ціною: від зубної щітки до культиватора для саду та городу.
  • кожен підприємець може продавати товари в каталозі маркетплейса, на сайті, створеному на платформі Prom та у мобільному додатку «Prom покупки».

Prom.ua в цифрах:

  • щодня маркетплейс відвідують 4,8 млн осіб
  • на маркетплейсі працюють понад 60 тис. компаній
  • у каталозі 120 млн товарів

Про команду Data Science:

Ми оптимізуємо різні частини продукту, використовуючи дані і алгоритми машинного навчання. Паралельно розбудовуємо ШІ системи, що надають стратегічну перевагу бізнесу і рухають компанію в напрямку електронної комерції майбутнього.

Зараз в команді 5 людей: 4 Data Scientist і Team Lead.

Напрямки роботи команди:

  • Рекомендації товарів і персоналізація
  • Пошук та ML-ранжування
  • Машинний переклад контенту товарів
  • Автоматична модерація товарів у каталозі, класифікація товарів
  • Визначення дублів товарів
  • Генерація і валідація тегів для SEO

Особливості роботи в команді:

  • Велика залученість в продуктове середовище, тісна міжкомандна взаємодія — > мало досліджень йде під стіл, багато моделей в production
  • Розуміння поставлених цілей, орієнтованість на результат -> модельки роблять те, що потрібно, і не роблять те, що не потрібно
  • Відсутність бюрократії, можливість приймати участь у виборі задач, розвинена культура ініціативності і відповідальності за результат
  • Фокус на розбудові інфраструктури для більшої надійності рішень, автоматизації рутини і створення нових можливостей в задачах
  • Колаборація і командний дух: взаємна небайдужість і підтримка, дружня атмосфера
  • Обмін досвідом: авторські курси, презентації проєктів, командні грумінги і т.д.

Розбудовуємо тісні зв’язки з командою розробки. Бізнесову оцінку рішень нам допомагають робити аналітики.

Для повсякденної роботи піднятий JupyterHub сервер з можливістю задавати необхідні характеристики робочого середовища, можна працювати на локальній машині, якщо є необхідність. Маємо свої сервери з відеокартами для навчання і розгортання моделей.

Технологічний стек:

Мова програмування: Python

Аналіз і обробка даних: Jupyter Notebook, Pandas, NumPy

Machine Learning і Deep Learning: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, FAISS, XGBoost

Візуалізація даних і моніторинг: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, Tableau, Grafana

Бази даних: Postgres

Big Data і розподілені обчислення: Apache Spark, Hadoop

MLOps: MLflow, DVC, TensorFlow Serving, Python packaging, Fast API

Даги: Airflow

Черги даних: Kafka

Пошук: Elasticsearch.

Для даної ролі важливо:

  • глибоке розуміння роботи нейронних мереж, особливо в NLP
  • досвід роботи з фреймворками для розробки нейромереж (pytorch/tf)
  • досвідченість у роботі з машинним навчанням: постановка задачі, збір і дослідження даних, тренування моделі, оцінка результатів, аналіз роботи моделі, підготовка до розгортання;
  • досвід розгортання та супроводження моделі в production, покращення вже існуючих моделей
  • вміння писати надійний і чистий код на python, розуміння і використання різних структур даних, OOP, а також, володіння VC (Git etc);
  • досвід роботи з базами даних, SQL-запити
  • готовність глибоко занурюватись в бізнес-задачі і переводити їх в ml-терміни (архітектура, функції втрат, метрики)

Що буде плюсом:

  • досвід написання нейронних мереж з нуля по опису зі статей і досліджень
  • досвід навчання моделей на даних, що перевищують обсяг пам’яті, досвід з високонавантаженими системами, Big Data і розподіленими обчисленнями
  • досвід у застосуванні практик MLOps: контроль версій коду, даних і моделей, автоматичного розгортання, моніторингу і логування, тестування моделей, перенавчання моделей
  • досвід роботи з ембедингами

Задачі:

  • покращення системи пошуку дублів товарів
  • покращення моделі класифікації товарів і машинного перекладу
  • розробка нових моделей рекомендаційних систем
  • генерація більш конверсійного контенту для товарів
  • дослідження нових напрямків застосування машинного навчання для вирішення задач бізнесу

Етапи відбору:

  • Знайомство з рекрутером та техлідом
  • Технічне інтервʼю з інженерами проєкту
  • Фінальне інтерв’ю з Head of Data Science Prom.ua

Ми пропонуємо:

  • Офіційне працевлаштування у штат компанії.
  • 24 календарних дні оплачуваної відпустки на рік, необмежена кількість лікарняних.
  • Віддалена робота. Можливість відвідувати офіс у м. Київ.
  • Медичне страхування.
  • Послуги корпоративного психолога.

Перекладено Google

Без досвіду
Київ
Хочете знайти підходящу роботу?
Нові вакансії у вашому Telegram
Підписатись
Ми використовуємо cookies
Прийняти