Middle NLP Data Scientist (Prom.ua) в EVO

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