Middle Data Scientist Offline

ROZETKA — найбільший онлайн-ритейлер та один із найтехнологічніших e-commerce-проектів в Україні. Наша місія — бути універсальним помічником з вибору будь-якого товару в інтернеті. На ROZETKA зареєстровано понад 19 млн профілів користувачів, із яких щоденно заходять понад 89,3 млн на місяць.

 

ROZETKA побудована на мікросервісній архітектурі. Внутрішні продукти допомагають удосконалювати веб-сайт, автоматизувати роботу складів, поштоматів, служби доставки, фінансові та операційні процеси.

 

За сайтом і додатком стоїть робота IT-відділу, що наразі складається з понад 560 спеціалістів. Це інженери з експертизою в топових стеках технологій, тестувальники, аналітики, DevOps-фахівці, архітектори, та продуктові менеджери, проєктні менеджери та IT-директор.

 

Також ми постійно тестуємо нові технології, стежимо за трендами, будуємо мікросервісну архітектуру, розвиваємо DevOps-практики. Гайда з нами!

 

Детальніше про цінності ROZETKA шукайте тут: book.rozetka.ua

 

Про проєкт: Як Data Scientist, ви приєднаєтесь до команди DS Rozetka та будете працювати над створенням, використанням та вдосконаленням систем цiноутворення та прогнозування продажів на e-commerce платформi Rozetka. Вашим основним завданням буде робота у проектній команді (PO, ML engineer, DS team lead, ...), що ітеративно покращує подібні системи на базі глибокого навчання та математичної оптимізації. У перспективі — перехід на інші цікаві МЛ проекти компанії, професійний ріст як спеціаліста по аналізу даних під керівництвом більш досвічених колег.

 

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;

- Система наставництва та злагоджена командна робота.

 

Чим потрібно займатися:

- Навчання і валідація моделей машинного навчання для прогнозування попиту та оптимізації управління запасами, ціноутворення;

- Підготовка та препроцесінг датасетів для відповідних моделей, участь у ітеративному зборі вимог до системи та спілкування зі внутрішніми бізнес-замовниками;

- Дизайн експериментів, А/Б тестування, візуалізація та інтерпретація отриманих даних.

 

Що для цього потрібно:

- Досвід роботи на аналогічній посаді від 1 року;

- Впевнене володіння Python 3.х;

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

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

- Знання SQL;

- Критичне мислення, вміння працювати як самостійно, так і у команді;

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

 

Буде плюсом:

- Досвід роботи з Deep Learning фреймворками (Tensorflow / PyTorch);

- Досвід спілкування зі внутрішніми чи зовнішніми замовниками — вас не пригнічує знаходження на мітингу чи необхідність його ініціювати;

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

- Досвід з VCS (git);

- Досвід з дизайну статистичних експериментів (hypothesis testing, bootstrapping техніки);

- Досвід імплементації 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, офлайн-курси і т.д.).

 

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

The job ad is no longer active
Job unpublished on 28 September 2021

Look at the current jobs Data Science Kyiv→

Loading...