Назад
3 дня назад

Data Science Team Lead в команду ранжирования

600 000
Тип работы
fulltime
Грейд
lead
RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
Data Science Team Lead в команду ранжирования (Python/PyTorch/RecSys): Разработка платформы персонализации продуктов и моделей для бизнес-процессов, включая подбор категорий повышенного кешбэка, с акцентом на полный цикл ML, масштабирование пайплайнов и вывод решений в продакшен. Focus on управлении командой, оптимизации обучения и обработки больших данных, интеграции моделей с продуктовыми и инженерными системами и мониторинге в реальном времени.

Локация: не указана

Зарплата: 600 000 ₽ в месяц до налогов, совокупно

Компания

Ozon Банк создаёт финансовые и IT-продукты и сервисы для физических и юридических лиц.

Что делать

  • Руководить командой ранжирования из 3 человек с дальнейшим расширением.
  • Разрабатывать ML-модели для персонализации продуктов, включая подбор категорий повышенного кешбэка.
  • Вести полный цикл ML-проектов: сбор данных, ETL, обучение, развёртывание, мониторинг и поддержку моделей.
  • Генерировать и тестировать гипотезы, создавать MVP и выводить решения в продакшен.
  • Оптимизировать и масштабировать пайплайны обработки данных и обучения моделей.
  • Взаимодействовать с инженерными и продуктовыми командами для интеграции решений.

Требования

  • Опыт работы с Python, PySpark, ClickHouse, S3 или аналогичными хранилищами.
  • Глубокие знания ML/DL и практический опыт с PyTorch, CatBoost и LightGBM.
  • Понимание ETL-процессов, feature engineering и работы с большими данными.
  • Опыт проектирования и поддержки Airflow-пайплайнов.
  • Опыт вывода ML-моделей в продакшен, оптимизации для работы в реальном времени, мониторинга и поддержки.

Хорошо, если есть

  • Опыт в RecSys- или Search-проектах.
  • Практика внедрения нейросетевых моделей в продакшен.
  • Знание методов онлайн- и офлайн-оценки рекомендательных систем.
  • Опыт распределённых вычислений и оптимизации производительности ML-систем.

Культура и преимущества

  • Возможность влиять на процессы и способы достижения результата.
  • Работа над продуктами на стыке финансов и IT.
  • Участие в развитии платформы персонализации для разных направлений бизнеса.

Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →