Junior Data Scientist в e-commerce, машинное обучение

Станьте частью продуктовой команды e-commerce и прокачайте навыки ML. Вакансия Junior Data Scientist рассчитана на тех, кто готов обучать модели рекомендаций, разбираться в поведении пользователей и предлагать данные, а не догадки. Вы создадите ML-решения под присмотром опытных менторов, освоите TensorFlow и PyTorch, прокачаете статистику и заодно увидите, как данные превращаются в рост бизнеса.  

О компании  

– Продуктовый бизнес федерального уровня со стабильной аналитической культурой.  

– Команда из инженеров, аналитиков и ML-исследователей, умеющих делиться знаниями.  

– Среда, где инициативы приветствуются, а быстрые эксперименты становятся нормой.  

Обязанности  

– Подготовка датасетов для рекомендательных систем: очистка, фиче-инжиниринг, разметка.  

– Обучение и валидация простых моделей машинного обучения под руководством старших специалистов.  

– Запуск A/B-экспериментов, анализ метрик клика, конверсии, LTV.  

– Документирование ML-pipeline, формирование репортов для бизнеса.  

– Совместная работа с backend-разработчиками над интеграцией моделей в прод.  

– Мониторинг качества рекомендаций, поиск причин деградации, оптимизация гиперпараметров.  

Требования  

– Уверенное владение Python 3.x, библиотеки pandas, numpy, scikit-learn.  

– Базовые знания TensorFlow или PyTorch, Keras приветствуется.  

– Понимание теории вероятностей, математической статистики, принципов регрессии и классификации.  

– Опыт написания SQL-запросов, умение вытащить нужные данные из DWH.  

– Навык визуализации результатов (matplotlib, seaborn).  

– Английский для чтения технической документации.  

– Критическое мышление, готовность задавать вопросы и предлагать гипотезы.  

Перспективы роста  

– Через 6-9 месяцев возьмёте на себя сложные модели: градиентный бустинг, нейросети.  

– Доступ к внутренним курсам по глубинному обучению и MLOps.  

– Возможность перехода на middle-позицию или в смежные направления (Data Engineering, Product Analytics).  

Мы ценим гибкость: часть команды работает удалённо, офис открыт для тех, кому важна живая синхронизация.  

Кандидаты любого пола и возраста приветствуются. Если вы чувствуете, что готовы прокачаться в AI, — присылайте резюме и коротко опишите свой проект, где применяли ML. Ждём тех, кто не боится данных и ошибок: именно из них рождаются лучшие модели и карьера.