Machine Learning Engineer Offline

Як ML Engineer, ви приєднаєтесь до команди DS Rozetka та будете працювати над створенням та вдосконаленням систем цiноутворення та прогнозування продажів на e-commerce платформi Rozetka. Вашим основним завданням буде ефективний дизайн та не менш ефективна реалізація систем, що допомагають оптимізувати управління продажами, запасами та ціноутворенням, на базі глибокого навчання та математичної оптимізації. У перспективі — team/tech лідерство команди ціноутворення.

Зі свого боку ми пропонуємо:

• Гідну та своєчасну виплату заробітної плати;

• Фіксований період перегляду заробітної плати;

• Можливість купувати товари Rozetka.ua за спеціальними цінами для співробітників;

• Оформлення з першого робочого дня;

• Оплачувана відпустка — 20 робочих днів на рік та оплачувані лікарняні;

• Медичне страхування;

• Цікаві завдання, які дадуть Вам можливість розвивати і вдосконалювати Ваш потенціал;

• Фіксовані задачі на період адаптаціі у супроводі Наставника, Тім Ліда, HR, PO;

• Компенсація командних тімбілдингів;

• Зручний графік;

• Можливість працювати в офісі або віддалено (на вибір);

• Безкоштовні курси вивчення англійської мови;

• Оплачуване Компанією зовнішнє навчання;

• Дружний і професійний колектив.

Чим потрібно займатися:

• Розробка та вдосконалення моделей машинного навчання для прогнозування попиту та оптимізації управління запасами, ціноутворення. Створення відповідної інфраструктури та управління життєвим циклом подібних моделей у продакшн-сетапі.

Що для цього потрібно:

• Досвід роботи на аналогічній посаді від 2х років;

• Досвід роботи з Deep Learning фреймворками (Tensorflow / PyTorch) — обов`язково

• Впевнене володіння Python 3.х,VCS (git), CI/CD практиками;

• Досвід розробки мікросервісів та API (flask, fastAPI, etc.);

• Впевнене володіння ML інструментами для аналізу та візуалізації даних (scientific Python toolkit — numpy, pandas, scikit-learn, etc.);

• Впевнене знання теоретичних аспектів машинного навчання — боротьба з перенавчанням, валідація, метрики, підбір гіперпараметрів, інтерпретація результатів, плюси/мінуси різних підходів та моделей — та відповідний практичний досвід;

• Досвід роботи з інструментами контейнеризації та оркестрації (docker, Kubernetes etc.)

• Критичне мислення, вміння працювати як самостійно, так і у команді / лідити міні-проекти;

• Знання вищої математики, статистики та теорії ймовірностей: перевага віддається освіті, пов’язаній з комп’ютерними науками.

Буде плюсом:

• Досвід роботи software engineer-ом / python developer-ом

• Вig data / out-of-core learning стек (pyspark, vaex, dask, apache beam, etc.) — вас не лякають об’єми даних, що більше, ніж вміщується на сторінку Excel;

• Досвід написання мікросервісів;

• Досвід роботи з часовими рядами та послідовностями (особливості часової валідації, бектестинг, ARIMA, prophet, RNNs, seq2seq моделі, etc.);

• Знання сd4ml практик (пайплайни, валідація даних, автоматизація тренування/версіонування моделей та датасетів, візуалізація метрик — Tensorflow Extended, DVC, neptune.ai, mlflow, wandb, і т.д.);

• Імплементація наукових статей у код: ArXiv/ResearchGate стаття -> prototype_finally_works.ipynb / even_refactored_in_py_file_with_cli.py;

• Сертифіковане закінчення курсів ML / AI (Coursera, EDX і т.д.);

• Знання SQL.

Будемо раді вам у команді ROZETKA. Не зволікайте і надсилайте резюме.