Applied Scientist

Мы запустили R&D-лабораторию машинного обучения, где объединяем исследовательские подходы и реальные продуктовые задачи ритейла. У нас уже сформирована первичная команда Optimization & Science Lab, которая фокусируется на на задачах оптимизации. Сейчас мы усиливаем команду Applied ML Research.
⚡ Applied ML Research
Команда для тех, кто решает самые сложные прикладные задачи, где нет готовых подходов — нужно исследовать, изобретать и проверять гипотезы. Мы ищем исследователей, которые умеют превращать эксперименты в работающие решения и понимают, как довести R&D до PoC.
Мы ищем специалистов с опытом в unsupervised- и semi-supervised-обучении, deep learning для табличных данных, экспериментальном подходе к ML.
Applied ML Research команда для тех, кто решает самые сложные прикладные задачи, где нет готовых подходов — нужно исследовать, изобретать и проверять гипотезы. Мы ищем исследователей, которые умеют превращать эксперименты в работающие решения и понимают, как довести R&D до PoC. Мы ищем специалистов с опытом в unsupervised- и semi-supervised-обучении, deep learning для табличных данных, экспериментальном подходе к ML.
Чем ты будешь заниматься

Решать прикладные ML-задачи повышенной сложности, где нет готовых решений — от кластеризации до нейросетей на табличных данных.

Проводить эксперименты и обосновывать выбор подходов — от классических ML-методов до современных архитектур (TabTransformer, Active Learning, Semi-Supervised).

Работать с большими, неполными и шумными данными, проектировать фичи, стабилизировать и валидировать сигналы.

Проверять гипотезы и строить PoC, помогать в передаче решений в прод.

Участвовать в развитии ML-бренда Magnit Tech — выступления, статьи, участие в отраслевых конференциях (ODS, Highload, Матемаркетинг).

Мы ожидаем

Опыт работы от 3х лет

Опыт применения ML в продакшене: от постановки задачи до валидации результатов.

Понимание продвинутых методов машинного обучения и анализа данных (кластеризация, аномалии, Active Learning, Transfer Learning).

Умение находить и проверять гипотезы в условиях высокой неопределённости.

Уверенное владение Python, SQL, Spark, Airflow, Git.

Приветствуется: публикации, open-source активность, участие в индустриальных конференциях.

Мы предлагаем

Оформление в аккредитованную IT-компанию.

ДМС со стоматологией + льготы для семьи

Техника для работы.

График 5/2 с гибким стартом.

Можно работать из офиса в Москве, Краснодаре или удалённо.

Обучение и развитие: оплачиваем курсы, конференции, доступ к корпоративной библиотеке.

Внутренние митапы, хакатоны и обмен опытом между командами.

Корпоративные скидки PRIMEZONE + бонусы от компании.

Требования

Ученый по данным, Старший (Senior) • Python • SQL • Git • Apache Spark • Apache Airflow

Местоположение и тип занятости

Москва • Полный рабочий день • Можно удалённо

Контакт: %contact_placeholder%