Senior Data scientist Персонализация

Ты будешь работать в департаменте e-commerce, в команде персонализации и поиска. Департамент отвечает за развитие онлайн-магазина.

Мы строим систему персонализации, которая помогает каждому пользователю быстрее находить именно те товары, которые ему нужны — от первого открытия приложения до оформления заказа.

Наша цель — сделать так, чтобы каждый экран магазина адаптировался под конкретного человека: его интересы, контекст и текущие потребности.

Это возможность создавать рекомендательную платформу практически с нуля, запускать ML-модели в production и напрямую влиять на опыт миллионов пользователей.

ЧТО НУЖНО ДЕЛАТЬ

Разрабатывать модели рекомендаций для сайта и мобильного приложения (cold‑start, гибридные модели, deep‑learning подходы)

Разрабатывать алгоритмы candidate generation для персонализированных рекомендаций на всех этапах пользовательского пути

Разрабатывать и обучать reranking-модели, объединяющие персональные, контекстные и бизнесовые сигналы

Создавать алгоритмы в карточках товара — похожие товары, cross‑sell/upsell‑рекомендации

Обучать и выводить в продакшн модели ранжирования поисковой и каталожной выдачи (Learning‑to‑Rank, нейронные ранжировщики, pair‑wise/list‑wise подходы)

Внедрять метрики оценки эффективности рекомендаций (CTR, CVR, MAP, NDCG), проводить онлайн- и офлайн-тестирование, A/B-тесты

Разрабатывать и поддерживать ETL на PySpark для сбора необходимых признаков

ЧТО ЖДЕМ ОТ КАНДИДАТА

Опыт полного цикла разработки рекомендационной системы — от сбора требований до вывода в прод

Практический опыт Learning to Rank и понимание классических ML‑подходов к рекомендациям

Умение работать с большими объемами данных (Spark, Flink, Hadoop)

Владение базой по теории вероятности и статистике

Уверенное владение Python, опыт написания ETL‑процессов на PySpark

Понимание A/B‑тестирования, построения онлайн/офлайн-метрик рекомендаций

Опыт работы с облачными хранилищами (S3, GCS, Azure Blob)

Будет плюсом

Опыт работы с графовыми моделями и embedding‑техниками (graph neural networks, node2vec)

Знание Docker и базовых принципов контейнеризации

Опыт разработки FastAPI‑сервисов для онлайн‑инференса

Основной стек

Python, Airflow, PySpark, Kubernetes, S3, ClickHouse, Elasticsearch, Kafka

ПОЧЕМУ С НАМИ ХОРОШО

Ты будешь работать в аккредитованной IT-компании

Персональное предложение по заработной плате и официальное трудоустройство, мы за прозрачность и честность

График работы: удаленный или гибрид с возможностью приезжать в офис (Москва, Екатеринбург)

У нас активная корпоративная жизнь, а ещё скидки и бонусы от партнеров

Мы предлагаем помощь карьерного консультанта для выбора индивидуального направления развития

ДМС со стоматологией, потому что мы заботимся о твоем здоровье

Открытый диалог с топ-менеджерами и дружный коллектив — база нашей культуры

Компенсация обучений и участие в конференциях, чтобы ты рос вместе с компанией

Никаких ограничений по дресс-коду и внешнему виду. Мы уважаем твою индивидуальность

Присоединяйся и открывай новые возможности вместе с нами!