Data Scientist Generalist

Что предстоит делать

<p>Сейчас ищем сильного Data Scientist Generalist с продуктовым мышлением и практическим опытом доведения <nobr>ML-решений</nobr> до production. </p><p>Это роль не про изолированные исследования в Jupyter Notebook. Ищем специалиста, который умеет взять бизнес-задачу, трансформировать её в <nobr>ML-архитектуру,</nobr> разработать модель, задеплоить в продакшн вместе с командой и измерить реальный денежный или метрический эффект через A/B-тесты.</p><p><strong>Чем нужно будет заниматься?</strong></p><p>Работать над двумя большими блоками <nobr>ML-продуктов</nobr> в тесной связке с аналитиками, MLOps, Product Managers и коммерческим блоком.</p><p><strong>Внутренние <nobr>ML-решения</nobr> (Pricing, Operations &amp; Promo):</strong></p><ul><li>Forecasting: Прогнозирование спроса, продаж, заказов и складских потребностей (time series).</li><li>Retention &amp; Pricing: Моделирование Churn / Repeat Purchase, ценовой эластичности (Price Elasticity) и реакции на промо.</li><li>Promo Optimization: Оценка ROI промо-кампаний, incremental revenue/margin, эффектов каннибализации и halo-эффекта.</li></ul><p><strong>Продуктовые <nobr>ML-решения</nobr> (Customer Experience):</strong></p><ul><li>RecSys &amp; Ranking: Разработка кандидатов (candidate generation), персонализированное ранжирование (Learning-to-Rank, embeddings), cross-sell и комплементарные рекомендации.</li><li>Production &amp; Monitoring: Интеграция моделей в продуктовые сервисы, мониторинг качества в продакшне (data &amp; model drift).</li></ul><p><strong>Эксперименты и методология:</strong></p><ul><li>Дизайн, проведение и анализ A/B-тестов.</li><li>Оценка причинно-следственных эффектов (Causal Inference).</li><li>Методологическая поддержка продуктовых и аналитических команд.</li></ul><p><strong>Что для нас важно (Must-have)</strong></p><ul><li>Классический ML: Сильная база в классическом ML (classification, regression, feature engineering, temporal validation, leakage prevention).</li><li>Стек: Уверенный Python и сложный SQL.</li><li>A/B Testing: Глубокое понимание математики и практики дизайна и оценки экспериментов.</li><li>Экспертиза в e-commerce: Практический опыт как минимум в двух из приведённых направлений:<br><ul><li>Recommender Systems / Ranking;</li><li>Time Series / Forecasting;</li><li>Pricing &amp; Promo Optimization;</li><li>Causal Inference / Experimentation.</li></ul></li><li>Production-mindset: Понимание полного цикла ML (inference, orchestration, versioning, monitoring, retraining).</li><li>Бизнес-ориентированность: Умение переводить язык бизнес-метрик (ROI, Margin, LTV) в язык <nobr>ML-оптимизации</nobr> и наоборот.</li></ul><p><strong>Будет дополнительным плюсом</strong></p><ul><li>Опыт с AWS / SageMaker, dbt, MLOps-инструментами.</li><li>Практика с Uplift modeling и Causal Inference.</li><li>Опыт разработки иерархического или вероятностного прогнозирования (Probabilistic / Hierarchical Forecasting).</li><li>Работа с Vector Search, Embeddings и Retrieval-системами.</li></ul><p><strong>Каким видим кандидата:</strong></p><p>Сильный DS generalist с production мышлением и глубокой экспертизой в нескольких <nobr>ML-направлениях.</nobr> Мы не ожидаем одинаково сильного опыта в forecasting, recommendations, pricing и causal inference — важнее уметь правильно поставить задачу, выбрать метод и довести решение до практического использования.</p><p><strong>Что предлагаем</strong></p><ul><li>Влияние на продукт: ваши модели будут напрямую влиять на конверсию, маржинальность и опыт миллионов пользователей.</li><li>Зрелая культура данных: доступ к качественной инфраструктуре и поддержка со стороны Data Engineering и Analytics.</li><li>Минимум бюрократии: быстрое принятие решений и фокус на реальном результате, а не на формальных отчётах.</li><li>Гибкие условия: удалённый формат работы (или гибрид), гибкий график, профессиональное развитие и пересмотр вознаграждения по результатам работы. </li></ul><p><strong>Почему MAUDAU это круто?</strong></p><ul><li>Ты будешь иметь влияние на продукт made in Ukraine, которым пользуются тысячи и миллионы;</li><li>Ты будешь частью скилловой tech команды;</li><li>Ты будешь иметь настоящие вызовы и амбициозные цели;</li><li>Ты будешь работать с крутой командой единомышленников и открытым руководством;</li><li>Регулярно будешь получать новости компании в виде дайджестов и встреч All Hands;</li><li>Ты будешь получать своевременную и открытую обратную связь; </li></ul><p><strong>Как работает наша tech команда?</strong> </p><ul><li>Имеем понятный code style;</li><li>Не тормозим: только up-to-date фреймворки, библиотеки и технологии;</li><li>Работаем с техническим долгом ежеквартально;</li><li>Работаем в self-organized scrum team, где каждый имеет влияние на процессы и продукт;</li><li>Имеем сильную сработанную и профессиональную команду, которая обменивается опытом и совместно учится.</li></ul><p><strong>Как член команды MAUDAU ты можешь рассчитывать на:</strong></p><ul><li>Реальный ownership и влияние на продукт;</li><li>Возможности для твоего личного развития, обучения и роста;</li><li>Гибкий график и возможности удалённой работы;</li><li>20 рабочих дней оплачиваемого отпуска, оплачиваемые больничные без бюрократии и дополнительный выходной день на твой день рождения.</li></ul><p><strong>Если узнал в этом описании свой подход к работе — отправляй CV и давай знакомиться!</strong></p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/maudau/vacancies/369234/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>