Middle Data Scientist (Prom.ua)

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.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.