Старший Data Scientist

Что предстоит делать

<p>В <strong>Fozzy Group</strong> мы создаем следующее поколение продуктов персонализации на основе искусственного интеллекта, которые помогают миллионам клиентов находить релевантные товары, упрощают покупки и обеспечивают бесшовный омниканальный опыт.<br> </p><p>В качестве <strong>Senior Data Scientist</strong> вы будете отвечать за дизайн и внедрение решений машинного обучения, которые обеспечивают персонализированный клиентский опыт на наших цифровых платформах. Вы будете проектировать, создавать и оптимизировать крупномасштабные рекомендательные системы от начала до конца — от исследований и прототипирования до продакшена и измеримого бизнес-влияния на вовлеченность клиентов, конверсию, рост корзины и удержание.</p><p>Вы будете управлять широким портфелем продуктов персонализации, включая рекомендации, похожие товары, замены товаров, наборы, кросс-сейл, апсейл и следующее лучшее действие, тесно сотрудничая с продукт-менеджерами и командами разработки, а также наставляя менее опытных специалистов по данным.<br> </p><p><strong>Ключевые обязанности</strong></p><ul><li>Отвечать за полный цикл проектирования, разработки и внедрения крупномасштабных рекомендательных систем для персонализированного поиска товаров.</li><li>Отвечать за реализацию стратегии персонализации во множестве точек взаимодействия с клиентом, включая главную страницу, страницы товаров, корзину, поиск, оформление заказа, CRM-кампании и другие цифровые взаимодействия.</li><li>Проектировать модели ранжирования, которые оптимизируют рекомендации по множеству, часто конкурирующих, бизнес-целей: релевантность, конверсия, разнообразие, новизна, удовлетворенность клиентов и доход.</li><li>Разрабатывать представления клиентов и товаров с использованием эмбеддингов, обучения представлениям и графовых методов машинного обучения.</li><li>Руководить разработкой моделей предпочтений клиентов и следующего лучшего действия с использованием поведенческих, транзакционных и контекстных данных.</li><li>Определять стратегию экспериментов: проектировать, проводить и анализировать A/B-тесты для строгой оценки бизнес-влияния инициатив по персонализации, применяя каузальный вывод (causal inference) где это уместно.</li><li>Обеспечивать непрерывное улучшение качества рекомендаций с использованием коллаборативной фильтрации, контентных методов, гибридных рекомендательных систем, обучения ранжированию и методов глубокого обучения — выбирая правильный метод для каждой задачи.</li><li>Устанавливать стандарты для масштабируемых пайплайнов инженерии признаков и переиспользуемых компонентов ML, а также внедрять их в команде.</li><li>Разрабатывать лучшие практики для развертывания, мониторинга и поддержки ML-моделей в продакшене, обеспечивая надежность, масштабируемость и воспроизводимость.</li><li>Сотрудничать с руководством по продуктам, разработке, коммерции и аналитике для преобразования бизнес-задач в дорожную карту масштабируемых AI-продуктов.</li><li>Наставлять middle и junior специалистов по данным через ревью кода и дизайна, техническое руководство и обмен знаниями.<br> </li></ul><p><strong>Предпочтительные квалификации</strong></p><ul><li>5+ лет опыта в Data Science / Machine Learning, включая подтвержденный опыт создания продакшен-рекомендательных систем в масштабе.</li><li>Глубокое понимание алгоритмов обучения ранжированию (Learning-to-Rank), оптимизации ранжирования и многоцелевой оптимизации.</li><li>Экспертные знания моделей коллаборативной фильтрации, контентных и гибридных рекомендаций, а также понимание, когда применять каждую из них.</li><li>Сильный опыт в моделировании клиентов, обучении предпочтениям и обучении представлениям.</li><li>Опыт работы с графовым машинным обучением или графовыми нейронными сетями будет преимуществом.</li><li>Продвинутый практический опыт работы с фреймворками глубокого обучения, такими как PyTorch или TensorFlow.</li><li>Подтвержденный опыт создания масштабируемых ML-пайплайнов и продакшен-процессов MLOps.</li><li>Глубокие знания в области экспериментов, A/B-тестирования и каузального вывода, включая дизайн экспериментов для сложных продуктовых экосистем.</li><li>Отличные навыки SQL и Python; опыт работы со Spark или фреймворками распределенной обработки данных будет преимуществом.</li><li>Подтвержденная способность руководить техническими инициативами, влиять на межфункциональных стейкхолдеров и наставлять других специалистов по данным.<br> </li></ul><p><strong>Что мы предлагаем</strong></p><ul><li>Конкурентная заработная плата.</li><li>Возможности профессионального и личностного развития.</li><li>Работа в динамичной команде молодых и амбициозных профессионалов.</li><li>Корпоративные скидки на спортивные клубы и языковые курсы.</li><li>Медицинская страховка.</li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/silpo/vacancies/366013/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>