Data Scientist, Рекомендации к товарам

Привет! Это команда Рекомендаций к товарам.

Мы отвечаем за рекомендации на карточке товара (PDP) — один из ключевых рекомендательных сценариев Ozon. Каждый день через наши алгоритмы проходят миллионы пользователей, а качество рекомендаций напрямую влияет на GMV, количество заказов, рекламную выручку и пользовательский опыт.

Наша команда развивает полный стек рекомендаций на PDP: от retrieval и candidate generation до нейросетевого ранжирования и финального формирования выдачи. Мы работаем как над классическими рекомендательными алгоритмами, так и над современными DL-подходами, мультимодальными эмбеддингами и LLM-based решениями.

Data Scientist у нас — это сотрудник широкого профиля, который участвует во всем жизненном цикле ML-системы: от исследования идеи и обучения моделей до продакшн-разработки, запуска А/Б-тестов и анализа бизнес-эффекта.

Сейчас команда активно растет и развивает сразу несколько направлений: retrieval-модели, нейросетевое ранжирование и продуктовые эксперименты. Поэтому у нового сотрудника будет возможность выбрать область, которая ему ближе, или участвовать во всем цикле развития рекомендаций.

Наши актуальные проекты

• Развитие retrieval-моделей для аналогов и сопутствующих товаров.

• Построение аксессуарных рекомендаций и моделирование совместной покупки товаров.

• Развитие нейросетевого ранжирования на карточке товара.

• Применение LLM-разметки для обучения и валидации рекомендательных моделей.

• Эксперименты с разнообразием выдачи, контекстным ранжированием и учетом пользовательских сценариев.

Наш стек

PyTorch, Python, Hadoop stack (PySpark, Hive, HDFS), Airflow, Golang, GPU-инференс

Вы будете

• Развивать retrieval и ranking модели для рекомендаций на карточке товара.

• Исследовать новые архитектуры рекомендательных систем и внедрять их в production.

• Проектировать датасеты, таргеты и функции потерь для обучения моделей

• Запускать и анализировать А/Б-тесты.

• Оптимизировать производительность пайплайнов обучения и инференса.

• Взаимодействовать со смежными командами платформы, рекламы и ML-инфраструктуры.

• Участвовать в разработке production-сервисов и процессов вывода моделей.

Нам важно

• Опыт работы в Data Science / Machine Learning от 3 лет

• Уверенное знание Python

• Глубокие знания ML и DL

• Опыт обучения и вывода в production рекомендательных или поисковых моделей

• Опыт работы с PyTorch

• Владение Hadoop-стеком (PySpark, Hive, HDFS), опыт работы с большими данными

• Опыт дизайна и анализа А/Б-тестов

• Умение самостоятельно вести проекты и доводить идеи до результата

Будет плюсом

• Опыт разработки рекомендательных систем

• Опыт работы с retrieval-технологиями (DSSM, Two-Tower, ANN/KNN, ColBERT и др.)

• Опыт работы с мультимодальными моделями

• Опыт работы с LLM и генерацией разметки

• Опыт разработки на Go

• Опыт работы с высоконагруженными сервисами