Data Scientist

Зараз ми шукаємо досвідченого Data Scientist, який підсилить нашу data-команду. Це спільнота аналітиків та дата-інженерів, які працюють із найсучаснішим data-стеком та допомагають приймати стратегічні рішення на основі даних.
 

Чому це цікаво:

• Ти працюватимеш з даними, які напряму впливають на прибутковість бізнесу: маржинальність, ціни, запаси, закупівлі.
• Мільйони транзакцій і сотні категорій товарів — це середовище, де аналітика має реальний бізнес-ефект.
• Ти станеш ключовим партнером комерційної та фінансової команд у прийнятті рішень.
• У команді цінується якість даних, простота й прозорість у метриках — твоя експертиза допоможе підняти рівень ще вище.
• Це можливість працювати у великій українській e-commerce компанії, де цифри вирішують усе.

Чого ми очікуємо?

• 3+ років досвіду в Data Science / Machine Learning (буде + досвід в e-commerce чи маркетплейсах).
• Впевнений рівень SQL (BigQuery / Athena).
• Досвід роботи з Python (pandas, scikit-learn, NLP-бібліотеки, recommendation frameworks).
• Практичний досвід побудови ML-моделей (класифікація, рекомендаційні системи, NLP).
• Розуміння бізнес-метрик e-commerce: LTV, CAC, NPS, unit economics, асортимент, ефективність складу.
• Досвід автоматизації пайплайнів у dbt / Airflow.
• Сильна база у статистиці та аналітиці (когортний аналіз, A/B-тести, сегментація клієнтів, часові ряди).
• Вміння презентувати результати та пояснювати складні моделі простими словами для бізнесу.

Що потрібно робити?

• Будувати рекомендаційні моделі (контентні, гібридні) для товарів та категорій.
• Розробляти та підтримувати класифікацію драйверів NPS (NLP, багатоміткові моделі).
• Аналізувати й оптимізувати формули ранжування товарів у видачі.
• Будувати прогностичні моделі попиту, оцінювати циклічність продажів, розробляти ресурсні моделі для складу.
• Аналізувати ефективність маркетингових триггерів (email / push) і будувати моделі схильності до покупки.
• Інтегрувати ML-рішення у продакшн (AWS SageMaker / S3 / Airflow).
• Працювати разом із продуктом, маркетингом і операційкою, комерційними командами над data-driven рішеннями.

Буде +++

• Досвід роботи з NLP (стемінг, лематизація, sentiment analysis).
• Досвід у AWS (SageMaker, S3, Athena).

Що на тебе чекає?

• Знайомство з поточним DS-стеком та можливість впливати на його розвиток.
• Робота з великими масивами даних: від сирих логів до підготовлених аналітичних вітрин.
• Простір для професійного зростання: вплив на стратегію, участь у розвитку data-екосистеми.
• Побудова та впровадження ML-моделей (рекомендації, скоринг, кластеризація клієнтів, прогнозування попиту).
• Співпраця з аналітиками, дата-інженерами й продуктовими командами для інтеграції моделей у продакшн.
• Відкрита культура знань: code review, воркшопи, внутрішні мітапи.
• Робота у середовищі, де цінується якість даних, прозорість у метриках і прагнення до інновацій.

Чому MAUDAU це круто?

• Ти матимеш вплив на продукт made in Ukraine, яким користуються тисячі і мільйони;
• Ти будеш частиною скілової tech команди;
• Ти матимеш справжні виклики та амбітні цілі;
• Ти будеш працювати з крутою командою однодумців  та відкритим керівництвом;
• Регулярно отримуватимеш новини компанії у вигляді дайджестів та зустрічей All Hands;
• Ти будеш отримувати своєчасний та відкритий зворотній зв’язок;

Як працює наша tech команда? 

• Маємо зрозумілий code style;
• Не гальмуємо: лише up-to-date фреймворки, бібліотеки і технології;
• Працюємо з технічним боргом щоквартально;
• Працюємо у self-organized scrum team, де кожен має вплив на процеси та продукт;
• Маємо сильну спрацьовану і професійну команду, яка обмінюється досвідом і співнавчається.

Як член команди MAUDAU ти можеш розраховувати на:

• Реальний ownership та вплив на продукт;
• Можливості для твого особистого розвитку, навчання та зростання;
• Гнучкий графік та можливості віддаленої роботи;
• 20 робочих днів оплачуваної відпустки, оплачувані лікарняні без бюрократії та додатковий вихідний день на твій день народження.