Вакансія закрита компанією
Знайти схожі вакансії
Наступна вакансія

Middle NLP 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 та тестування. 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.

Проєкти з технічного боку:

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 NLP: розуміння відмінностей архітектур моделей, принципів застосування, тюнингу гіперпараметрів, переніс навчання, навчання з нуля
  • досвід класифікації/сегментації/генерації текстів як класичними методами, так і deep learning
  • досвід роботи з фреймворками для розробки нейромереж (PyTorch/TensorFlow)
  • 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);
  • готовність глибоко занурюватись в бізнес-задачі і переводити їх в ml-терміни (архітектура, функції втрат, метрики)

Що буде плюсом:

  • 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 і ANN

Задачі:

  • генерація більш конверсійного контенту для товарів
  • покращення системи пошуку дублів товарів
  • покращення моделі класифікації товарів і машинного перекладу
  • 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 в 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