Strong Middle / Senior Data Scientist (E-commerce / ML Generalist)

Зараз шукаємо сильного Data Scientist Generalist із продуктовим мисленням та практичним досвідом доведення ML-рішень до production.

Це роль не про ізольовані дослідження в Jupyter Notebook. Шукаємо фахівця, який вміє взяти бізнес-задачу, трансформувати її в ML-архітектуру, розробити модель, задеплоїти в продакшн разом із командою та виміряти реальний грошовий або метричний ефект через A/B-тести.

Чим потрібно займатися?

Працювати над двома великими блоками ML-продуктів у тісній зв'язці з аналітиками, MLOps, Product Managers та комерційним блоком.

Внутрішні ML-рішення (Pricing, Operations & Promo):

• Forecasting: Прогнозування попиту, продажів, замовлень та складських потреб (time series).
• Retention & Pricing: Моделювання Churn / Repeat Purchase, цінової еластичності (Price Elasticity) та реакції на промо.
• Promo Optimization: Оцінка ROI промо-кампаній, incremental revenue/margin, ефектів канібалізації та halo-ефекту.

Продуктові ML-рішення (Customer Experience):

• RecSys & Ranking: Розробка кандидатів (candidate generation), персоналізоване ранжування (Learning-to-Rank, embeddings), cross-sell та комплементарні рекомендації.
• Production & Monitoring: Інтеграція моделей у продуктові сервіси, моніторинг якості в продакшні (data & model drift).

Експерименти та методологія:

• Дизайн, проведення та аналіз A/B-тестів.
• Оцінка причинно-наслідкових ефектів (Causal Inference).
• Методологічна підтримка продуктових та аналітичних команд.

Що для нас важливо (Must-have)

• Класичний ML: Сильна база в класичному ML (classification, regression, feature engineering, temporal validation, leakage prevention).
• Стек: Впевнений Python та складний SQL.
• A/B Testing: Глибоке розуміння математики та практики дизайну й оцінки експериментів.
• Експертиза в e-commerce: Практичний досвід принаймні у двох із наведених напрямів:
  • Recommender Systems / Ranking;
  • Time Series / Forecasting;
  • Pricing & Promo Optimization;
  • Causal Inference / Experimentation.
• Production-mindset: Розуміння повного циклу ML (inference, orchestration, versioning, monitoring, retraining).
• Бізнес-орієнтованість: Вміння переводити мову бізнес-метрики (ROI, Margin, LTV) у мову ML-оптимізації та навпаки.

Буде додатковим плюсом

• Досвід з AWS / SageMaker, dbt, MLOps-інструментами.
• Практика з Uplift modeling та Causal Inference.
• Досвід розробки ієрархічного або ймовірнісного прогнозування (Probabilistic / Hierarchical Forecasting).
• Робота з Vector Search, Embeddings та Retrieval-системами.

Яким бачимо кандидата:

Сильний DS generalist із production мисленням і глибокою експертизою в кількох ML-напрямах. Ми не очікуємо однаково сильного досвіду у forecasting, recommendations, pricing і causal inference - важливіше вміти правильно поставити задачу, вибрати метод і довести рішення до практичного використання.

Що пропонуємо

• Вплив на продукт: ваші моделі безпосередньо впливатимуть на конверсію, маржинальність та досвід мільйонів користувачів.
• Зріла культура даних: доступ до якісної інфраструктури та підтримка з боку Data Engineering та Analytics.
• Мінімум бюрократії: швидке прийняття рішень та фокус на реальному результаті, а не на формальних звітах.
• Гнучкі умови: віддалений формат роботи (або гібрид), гнучкий графік, професійний розвиток та перегляд винагороди за результатами роботи.
   

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.

Якщо впізнав у цьому описі свій підхід до роботи - надсилай CV і давай знайомитись!