Senior Data Scientist

Что предстоит делать

<p><strong>COMFY</strong> — украинская омниканальная e-commerce компания. Мы развиваем <strong>Central Data Office</strong>, чтобы Data Science, AI и аналитика помогали принимать качественные коммерческие, клиентские и операционные решения и давали измеримый бизнес-эффект.</p><p>Одно из наших стратегических направлений — <strong>Commercial Optimization</strong>. Мы исследуем, как цена, промо, доступность товаров, ассортимент и рыночный контекст влияют на спрос, revenue и Contribution Margin.</p><p>Ищем <strong>Senior Data Scientist</strong>, который поможет построить это направление и превратить data science в практический инструмент для коммерческих решений.</p><h3>О роли</h3><p>Это <strong>hands-on роль с высоким уровнем ownership</strong>. Вы будете отвечать за model logic, evaluation, scenario analysis и оценку бизнес-эффекта.</p><p>Нам важна не только predictive accuracy модели. Нужно понимать бизнес-контекст, работать с причинно-следственными связями и неопределенностью и превращать результаты моделей в понятные рекомендации для Commercial stakeholders.</p><p>Модель должна помогать бизнесу принимать решения по цене и промо, но не заменять business owner.</p><h3>Над чем работать</h3><ul><li>Исследовать <strong>price и promotion response</strong>, price elasticity и влияние цены на demand.</li><li>Строить <strong>scenario analysis</strong> для продуктовых, категорийных и канальных решений.</li><li>Анализировать trade-offs между <strong>revenue, Contribution Margin, sell-through и availability</strong>.</li><li>Отделять влияние цены и промо от seasonality, assortment, stock-outs и других факторов.</li><li>Разрабатывать evaluation framework для commercial models и recommendations.</li><li>Проводить контролируемые pilots и experiments с holdout/control logic.</li><li>Определять guardrails, edge cases и критерии стабильности моделей.</li><li>Работать вместе с Data Engineering и Product Engineering над feature definitions, data contracts, production acceptance и model lifecycle.</li></ul><h3>Что будет в вашей зоне ответственности</h3><ul><li>Формировать вместе с Commercial stakeholders <strong>decision-ready problem statement</strong>, baseline, constraints и success metrics.</li><li>Строить и валидировать <strong>demand-response и price-elasticity models</strong> для разных продуктов, категорий и каналов.</li><li>Проектировать evaluation, который позволяет отделить price/promotion effect от confounding factors и оценить uncertainty рекомендаций.</li><li>Строить сценарии для оценки различных commercial trade-offs.</li><li>Проверять segment stability, edge cases и риски переноса выводов на новые периоды или категории.</li><li>Работать с transactional, product, pricing и promotion data.</li><li>Документировать assumptions, limitations, acceptance criteria и результаты моделей.</li><li>Готовить model cards и handoff для Product Engineering.</li><li>Объяснять сложные результаты, uncertainty и trade-offs бизнесу, product и engineering stakeholders понятным языком.</li><li>Оценивать фактический <strong>business impact</strong> моделей и рекомендаций.</li></ul><h3>Что для нас важно</h3><p><strong>Обязательно:</strong></p><ul><li>Опыт уровня <strong>Senior Data Scientist</strong> в pricing, promotion, demand response, commercial optimization, revenue management или смежных задачах с измеримым business impact.</li><li>Сильные знания <strong>статистики, model validation, causal measurement, uncertainty estimation и experimentation</strong>.</li><li>Уверенное владение <strong>Python и SQL</strong>.</li><li>Практический опыт с pandas, NumPy, statsmodels, scikit-learn или аналогичным ML stack.</li><li>Опыт работы с transactional, product, pricing и promotion datasets.</li><li>Понимание <strong>data quality, leakage и confounding risks</strong>.</li><li>Умение связывать model output с <strong>unit economics, business constraints и guardrails</strong>.</li><li>Понимание production ML lifecycle и опыт взаимодействия с Data/ML Engineering.</li></ul><p><strong>Будет плюсом:</strong></p><ul><li>Опыт в <strong>e-commerce, retail, marketplace или revenue management</strong>.</li><li>Практический опыт с <strong>BigQuery, MLflow, Feature Store</strong> или аналогичными инструментами.</li><li>Опыт с promotion effectiveness, assortment optimization или inventory-aware decision support.</li><li>Опыт mentoring, peer review или формирования Data Science standards.</li></ul><h3>Технологический стек</h3><p><strong>Python, SQL, BigQuery, Jupyter, pandas, NumPy, scikit-learn, statsmodels, MLflow, Feature Store.</strong></p><h3>Что мы предлагаем</h3><ul><li><strong>Work-life balance</strong> и удаленный формат работы.</li><li>Офис в Днепре — по желанию.</li><li>Автономию в <strong>model design, evaluation и формировании evidence-based решений</strong>.</li><li>Возможность напрямую влиять на pricing, commercial decisions и бизнес-результаты масштабной e-commerce компании.</li><li>Работу на пересечении <strong>Data Science, Commercial, Product и Engineering</strong>.</li><li>Сотрудничество с Central Data Office и экспертами бизнеса.</li><li>Возможность влиять не только на отдельные модели, но и на развитие подходов к Data Science в компании.</li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/comfy/vacancies/369422/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>