Applied Scientist / Data Scientist

Мы запустили R&D-лабораторию машинного обучения, где объединяем исследовательские подходы и реальные продуктовые задачи ритейла. У нас уже сформирована первичная команда Optimization & Science Lab, которая фокусируется на задачах оптимизации. Сейчас мы усиливаем команду Applied ML Research.

Applied ML Research

Команда для тех, кто решает самые сложные прикладные задачи, где нет готовых подходов — нужно исследовать, изобретать и проверять гипотезы. Мы ищем исследователей, которые умеют превращать эксперименты в работающие решения и понимают, как довести R&D до PoC.

Мы ищем специалистов с опытом в unsupervised- и semi-supervised-обучении, deep learning для табличных данных, экспериментальном подходе к ML.

Подробнее о продукте / проекте

Applied ML Research Команда для тех, кто решает самые сложные прикладные задачи, где нет готовых подходов — нужно исследовать, изобретать и проверять гипотезы. Мы ищем исследователей, которые умеют превращать эксперименты в работающие решения и понимают, как довести R&D до PoC. Мы ищем специалистов с опытом в unsupervised- и semi-supervised-обучении, deep learning для табличных данных, экспериментальном подходе к ML.

Чем ты будешь заниматься

• Решать прикладные ML-задачи повышенной сложности, где нет готовых решений — от кластеризации до нейросетей на табличных данных.
• Проводить эксперименты и обосновывать выбор подходов — от классических ML-методов до современных архитектур (TabTransformer, Active Learning, Semi-Supervised).
• Работать с большими, неполными и шумными данными, проектировать фичи, стабилизировать и валидировать сигналы.
• Проверять гипотезы и строить PoC, помогать в передаче решений в прод.
• Участвовать в развитии ML-бренда Magnit Tech — выступления, статьи, участие в отраслевых конференциях (ODS, Highload, матемаркетинг).

Мы ожидаем

• Опыт работы от 3 лет.
• Опыт применения ML в продакшене: от постановки задачи до валидации результатов.
• Понимание продвинутых методов машинного обучения и анализа данных (кластеризация, аномалии, Active Learning, Transfer Learning).
• Умение находить и проверять гипотезы в условиях высокой неопределённости.
• Уверенное владение Python, SQL, Spark, Airflow, Git.
• Приветствуется: публикации, open-source активность, участие в индустриальных конференциях.

Мы предлагаем

• Оформление в аккредитованную IT-компанию.
• ДМС со стоматологией + льготы для семьи.
• Техника для работы.
• График 5/2 с гибким стартом.
• Можно работать из офиса в Москве, Краснодаре или удалённо.
• Обучение и развитие: оплачиваем курсы, конференции, доступ к корпоративной библиотеке.
• Внутренние митапы, хакатоны и обмен опытом между командами.
• Корпоративные скидки PRIMEZONE + бонусы от компании.