Data Scientist, Специальные проекты DS

Привет! Мы - команда Research-проектов поиска Ozon, работаем над инновационными DS-задачами, которые напрямую влияют на качество поисковой выдачи и пользовательский опыт миллионов клиентов. Направление поиска возглавляет Игорь Кураленок, в прошлом руководитель отдела оценки качества поиска Yandex, R&D лаборатории в Huawei и автор десятков научных пейперов про поиск, ML и распределенные вычисления. 

Мы решаем сложные и интересные задачи на стыке машинного обучения, аналитики и бизнеса, вот пример основных проектов на ближайший период:

• Построение системы поиска товаров-конкурентов — разрабатываем алгоритмы кластеризации для формирования групп схожих конкурирующих товаров, что помогает улучшать релевантность поисковой выдачи. 

• Профиль пользователя - оцениваем и предсказываем предпочтения пользователя по цене / доставке / размере и стиле в категории "Одежда" и другим критериям. Используем эти знания как для улучшения персонализации в алгоритмах ранжирования, так и в явных UX экспериментах. 

Вы будете

• Разрабатывать и внедрять ML-модели для решения задач агрегации статистики по товарам, анализа новинок и поиска конкурентов

• Работать с данными на всех этапах: от исследования до автоматизации пайплайнов расчета датасетов на PySpark

• Подбирать ML-решения для бизнес-задач, планировать и проводить офлайн и онлайн-эксперименты (А/Б / TDI тесты)

Наш стек

• Python, PySpark, ClickHouse, Airflow, MLflow, DVC

Нам важно

• Опыт работы в Data Science от 3х лет

• Глубокие знания теории вероятностей и машинного обучения

• Сильные навыки Python

Опыт работы с Hadoop-стеком и большими данным

Почему стоит присоединиться к нам

• Проекты с реальным impact — ваша работа будет напрямую влиять на алгоритм ранжирования и, как следствие, на ключевые метрики бизнеса и пользовательский опыт

• Глубокое погружение в сложные задачи — никакой операционки, только интересные проекты, требующие глубокой экспертизы и творческого подхода

• Сильная команда и развитая инфраструктура — работа с опытными коллегами в условиях современной технологической экосистемы, где можно быстро внедрять решения в PROD и наблюдать результаты своей работы