Data Scientist

Что предстоит делать

<p>Skylum даёт миллионам фотографов возможность создавать невероятные изображения. Наше отмеченное наградами программное обеспечение для редактирования фото сочетает автоматизацию на основе AI с полным творческим контролем. Мы делаем редактирование приятным, простым и доступным для всех.<br>Вы попадёте в среду, где поощряются рост, обучение и креативность. Гибкий график, рабочие процессы, основанные на доверии, и поддерживающая команда дают вам всё необходимое, чтобы сосредоточиться на своей лучшей работе.<br>🇺🇦 Skylum с гордостью является украинской компанией и поддерживает Украину действиями, регулярно поддерживая организации, которые помогают ускорить нашу победу.<br><br></p><p>Мы ищем Data Scientist, который будет понимать поведение пользователей и разрабатывать модели машинного обучения, улучшающие пользовательский опыт, принятие продукта, удержание и конверсию в покупку.</p><p>Вы присоединитесь к нашей команде Core Analytics и будете сотрудничать с Data Engineers, Analytics Engineers, а также аналитиками продукта и маркетинга. Вы будете выявлять значимые поведенческие паттерны, превращать их в предиктивные признаки и обучать модели, которые поддерживают персонализацию и помогают принимать более качественные продуктовые решения.<br><br><strong>Наша среда данных: <br></strong> <br>Python, SQL, Apache Airflow, MySQL, ClickHouse, Parquet, AWS и Tableau.<br><br><strong>Почему стоит присоединиться к нам: <br></strong> <br>Вы поможете формировать прикладную data science внутри Core Analytics и влиять на то, как наши продукты отвечают на потребности пользователей. Ваша работа будет превращать поведенческие данные в модели и опыт, которые помогают пользователям находить ценность, осваивать релевантные функции и совершать повторные покупки.<br><br></p><p><strong>Требуемый опыт:<br></strong></p><ul><li>Опыт создания решений в области data science или машинного обучения с измеримыми продуктовыми или бизнес-результатами.</li><li>Уверенные навыки Python для подготовки данных, feature engineering, обучения и оценки моделей с использованием pandas, NumPy, scikit-learn и связанных библиотек.</li><li>Уверенные навыки SQL для анализа данных на уровне событий и создания надёжных датасетов для моделирования.</li><li>Практический опыт работы с классификацией, регрессией, кластеризацией и методами градиентного бустинга, такими как XGBoost, LightGBM или CatBoost.</li><li>Опыт выявления поведенческих паттернов и создания предиктивных признаков на основе активности пользователей, последовательностей событий, истории покупок и данных жизненного цикла.</li><li>Знание полного жизненного цикла модели: определение целевой переменной, подготовка датасета, настройка гиперпараметров, валидация, деплой, мониторинг и переобучение.</li><li>Глубокое понимание статистики и экспериментов, включая утечку данных, дисбаланс классов, смещение отбора, временную валидацию и калибровку прогнозов.</li><li>Знакомство с концепциями глубокого обучения и чёткое понимание, когда нейронные сети дают преимущество перед более простыми подходами.</li><li>Опыт работы с Git, воспроизводимыми рабочими процессами и сотрудничества с инженерами для вывода моделей в продакшен.</li><li>Умение переводить бизнес-цели в задачи моделирования и ясно объяснять выводы, ограничения и рекомендации.</li></ul><p><strong>Ключевые обязанности: <br></strong></p><ul><li>Исследовать пользовательские пути, привычки и поведенческие паттерны, чтобы выявлять сигналы, связанные с принятием продукта, вовлечённостью, апгрейдами, повторными покупками и оттоком.</li><li>Определять цели прогнозирования и разрабатывать признаки, метки и обучающие датасеты на основе продуктовых событий, транзакций и данных клиентов.</li><li>Обучать, настраивать и оценивать модели машинного обучения для склонности к покупке, пожизненной ценности клиента, риска оттока и наилучших следующих действий.</li><li>Разрабатывать модели сегментации, рекомендаций и персонализации; применять глубокое обучение там, где задача и доступные данные это оправдывают.</li><li>Работать в партнёрстве с инженерами для деплоя моделей и интеграции прогнозов в продуктовый опыт и бизнес-процессы, включая мониторинг и переобучение.</li><li>Подтверждать бизнес-эффект с помощью экспериментов, отличая предиктивные взаимосвязи от причинно-следственных эффектов и балансируя конверсию с удовлетворённостью пользователей и долгосрочным удержанием.</li></ul><p><strong>Будет плюсом:<br></strong></p><ul><li>Практический опыт работы с PyTorch или TensorFlow.</li><li>Опыт работы с рекомендательными системами, ранжированием, эмбеддингами или последовательностными моделями для поведения пользователей.</li><li>Знание uplift-моделирования и причинно-следственного вывода, чтобы определять, какие вмешательства улучшают результаты для разных пользователей.</li><li>Опыт работы с подписочными, мобильными или маркетплейс-продуктами, включая прогнозирование склонности к апгрейду и повторных покупок.</li><li>Знакомство с Airflow, ClickHouse, AWS, experiment tracking, feature stores и мониторингом моделей.</li></ul><p><strong>Что мы предлагаем</strong> <br>Для личного роста:</p><ul><li>Возможность работать с сильной командой и уникальная возможность внести существенный вклад в наши отмеченные наградами инструменты для редактирования фото;</li><li>Бюджет на обучение, чтобы ваши навыки оставались актуальными;</li><li>Занятия по английскому, немецкому и польскому языкам, чтобы укреплять ваши навыки и расширять знания.</li></ul><p>Для комфорта:</p><ul><li>Отличная среда, где вы будете работать с настоящими профессионалами и удивительными коллегами, которых быстро назовёте друзьями;</li><li>Выбор работать удалённо или в нашем офисе на Подоле, оснащённом всем необходимым для продуктивной и комфортной работы.</li></ul><p>Для здоровья:</p><ul><li>Медицинская страховка;</li><li>Двадцать один день оплачиваемого больничного в год;</li></ul><p>Для отдыха:</p><ul><li>Двадцать один день оплачиваемого отпуска в год;</li><li>Весёлое время на наших частых тимбилдингах.</li></ul><p><br><strong>Что вас ожидает при отклике</strong></p><ul><li>Интервью с нашим менеджером по подбору талантов</li><li>Профессиональное интервью</li><li>Техническое интервью </li><li>Интервью с CEO</li><li>И наконец, ваше предложение о работе!</li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/skylum-software/vacancies/373780/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>