Data Scientist (Ранжирование поиска)

О команде

• В команде сейчас 6 человек. Мы отвечаем за весь pipeline сбора данных, обучение моделей ранжирования, проведение и анализ новых экспериментов. Работаем по Agile с двухнедельными спринтами.

Общие задачи

• Глобально — это улучшение моделей поиска: добавление новых признаков, изменение логики ранжирования (как пример — уменьшение среднего времени доставки заказанного товара), улучшение Unit-экономики за счет оптимизации соответствующих метрик. Улучшение качества ранжирования в отдельных категориях/разделах сайта, технические задачи, связанные с архитектурой расчета и обновления признаков, тестирования различных типов моделей и другое.

Вам предстоит

• Решать сложные глобальные задачи поиска, такие как cold start, unbiased learning, заниматься персонализацией поисковой выдачи, сезонностью в ранжировании и др.
• Улучшать алгоритмы поиска товаров в Озоне.
• Делать ранжирование более качественным в отдельных разделах Озона — fresh, одежда, другие разделы.
• Писать на PySpark новые фичи, собирать датасеты, обучать модели.
• Ставить A/B тесты разных алгоритмов поиска, детально анализировать результаты проведенных тестов.
• Решать важные продуктовые задачи, делать выдачу более качественной для пользователей.

Мы ожидаем

• Опыт работы в Data Science от 3-х лет.
• Уверенные теоретические знания ML.
• Сильный Python.
• Уверенное знание Hadoop-стека, опыт работы с большими данными.

Будет плюсом:

• Опыт работы с рекомендательными системами или NLP.
• Опыт работы с высоконагруженными системами.
• Опыт дизайна и проведения A/B тестов.

Мы предлагаем

• В первую очередь интересные задачи. Примеры проблем, с которыми борется наша команда: "холодный старт" товаров и запросов (как понять, куда поставить товар в выдаче, когда у нас нет по нему статистики); позиционный и другие bias в ранжировании (товары, которые стоят выше, видят чаще, поэтому у них больше "хорошей" статистики); релевантность vs заказы (зачастую люди покупают мелочевку и аксессуары, но хотят видеть в топе основные и дорогие товары); предсказание категории, типа товара и других сущностей по тексту запроса.
• Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce.
• Свободу действий в принятии решений.
• Достойный уровень заработной платы.
• Профессиональную команду, которой мы гордимся.
• Возможность развиваться вместе с нашим бизнесом.

А ещё:

• Возможность гибридной и удалённой работы, а также современные офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Иннополисе и Новосибирске.
• Наши сотрудники выступают и участвуют в конференциях, мы оплачиваем билеты и дорогу. Покупаем курсы по запросу и помогаем карьерно развиваться по программе HiPo. Доступ к MyBook и Eduson, скидки на английский язык от SkyEng и Флоу. Бесплатные курсы программирования, математики и английского языка для детей сотрудников.
• Делимся экспертизой на бесплатных курсах Route 256 (Go, QA, C#, iOS, Android, Frontend), а начинающие специалисты могут попасть на оплачиваемую стажировку Route Start.
• ДМС со стоматологией, страхование от несчастного случая, полис выезжающего за рубеж, онлайн-поддержка психолога, юриста и эксперта по финансам. В офисе Москва-Сити ведут приём врач-терапевт и психолог.
• Партнёрские программы: от помощи в ипотеке до скидок в Кидзанию. Материальная помощь в сложных ситуациях, подарочные сертификаты при рождении ребёнка. Реферальный бонус за рекомендацию друга.
• Оборудованные кухни (завтраки, фрукты, овощи, сэндвичи), в офисе расположены вендинговые автоматы со здоровой едой. Компенсация ужина для сотрудников в Москва-Сити.
• Беговой, волейбольный, хоккейный и футбольный клубы. Скидки на карты World Class, X-fit, 5 элемент, Fitmost.
• Просторный опенспейс с панорамными видами и местами для отдыха и социальной инфраструктурой.
• Зарплатные проекты: Райффайзенбанк, Сбербанк, АльфаБанк, ГазпромБанк, Тинькофф, ВТБ банк, МТС банк.