COMFY

COMFY — провідний омніканальний ритейлер побутової техніки та електроніки в Україні з майже 100 магазинами, який входить до трійки найкращих платформ електронної комерції. Кожна четверта українська сім’я робить покупки в COMFY.

Ми запускаємо новий стратегічний напрямок, який фокусується на процесах обробки замовлень, інтеграції з внутрішніми та зовнішніми системами. У цій ролі ти станеш ключовим учасником проєкту, що впливає на тисячі замовлень щодня.

Основні задачі:

• Аналізувати процеси обробки замовлень: від оформлення на сайті до доставки, повернення чи відміни.
• Збирати та деталізувати вимоги від бізнесу та технічних команд.
• Створювати документацію: бізнес-вимоги, технічні завдання, специфікації до інтеграцій.
• Проєктувати логіку процесів у вигляді схем (UML).
• Співпрацювати з розробниками, QA, дизайнерами та замовниками на всіх етапах розробки.
• Перевіряти результати розробки: участь у тестуванні, контроль реалізації.
• Оптимізовувати процеси на основі зворотного зв’язку та даних.

Необхідний професійний досвід:

• 3+ роки досвіду на позиції бізнес-аналітика в ІТ-команді.
• Вміння аналізувати, моделювати та описувати бізнес-процеси з використанням діаграм (Use Case, Activity, Sequence) та нотацій BPMN, UML.
• Практичний досвід оформлення бізнес-вимог, специфікацій, технічних завдань, Acceptance Criteria, Use cases.
• Вміння ставити точні завдання розробникам та контролювати реалізацію.
• Впевнена комунікація з бізнесом, розробниками, дизайнерами.
• Знання MS SQL Server.

Буде плюсом:

• Досвід у e-commerce або розробці OMS / CRM / ERP систем.
• Робота з Postman, REST API, JSON.
• Досвід проєктування інтеграцій з платіжними сервісами, службами доставки тощо.
• Досвід роботи з аналітикою та візуалізацією даних (ElasticSearch, Kibana, Grafana та Kafka).
• Навички роботи з MongoDB.
• Навички роботи з інструментами візуалізації (Figma, MIRO або інші) для створення наглядних матеріалів.
• Розуміння Agile-підходів (Scrum, Kanban).
• Досвід роботи з інструментами для трекінгу завдань та управління версіями, зокрема JIRA, Confluence.
• Досвід використання AI-інструментів для аналітики й документації.

COMFY — провідний омніканальний рітейлер побутової техніки та електроніки в Україні, понад 100 магазинів, топ-3 e-commerce платформа країни. Зараз формуємо central data team під CDO — щоб ML, AI та аналітика давали вимірюваний бізнес-ефект у клієнтському досвіді, комерційних рішеннях і ключових операційних процесах.

Контекст ролі

Шукаємо hands-on Lead Data Scientist, який особисто запустить перший ML-продукт компанії і поступово побудує навколо нього системну Data Science функцію. Перший фокус — Personalization Platform: CVM decisioning, персональні пропозиції, рекомендації та керовані експерименти. Ти відповідаєш за постановку ML-задачі, model logic, якість експериментів, evaluation, business effect і поведінку моделі після запуску; Data Engineering — за feature pipelines, serving, monitoring і retraining. Роль працює у central data team і в матриці з продуктовими та бізнес-доменами. У міру росту команди фокус розшириться на demand forecasting, replenishment optimization, workforce planning і Marketplace scoring.

Що робить цю роль особливою

• Перший ML-продукт компанії — ти ведеш його від business problem до контрольованого запуску, а не приєднуєшся до готового конвеєра.
• Пряма співпраця з CDO, Data Architect і Lead Data Engineer з першого дня.
• Висока автономія в model design, experimentation і формуванні ML roadmap.
• Ти закладаєш стандарти model review, reproducibility, drift control — команда, яка прийде після, працюватиме за твоїми правилами.
• Портфель наступних ML-продуктів (forecasting, replenishment, workforce planning) вже окреслений — є куди рости після першого запуску.

Задачі

• Особисто вести перший ML-продукт: від постановки задачі до MVP, експерименту і production acceptance.
• Формувати ML roadmap разом із CDO, Product Owners, Data Architect і Data Engineering.
• Будувати й перевіряти моделі для personalization, recommendations, propensity та uplift use cases.
• Визначати success metrics, baseline, offline/online evaluation і дизайн експериментів (A/B, MAB).
• Задавати стандарти model review, reproducibility, model cards, drift control і оцінювання бізнес-ефекту.
• Узгоджувати з Data Engineering feature contracts, serving path, monitoring і retraining requirements.
• Брати участь у наймі, менторити Data Scientists, проводити technical/design reviews.

Вимоги

Обов’язково: - Досвід особистого запуску ML-моделей або контрольованих MVP з вимірюваним бізнес-ефектом. - Сильні знання статистики, experimentation, model validation і причинно-наслідкового мислення. - Практичний досвід з Python, SQL, класичним ML і gradient boosting. - Глибока експертиза хоча б в одному напрямку: recommender systems, uplift/propensity modeling або time-series forecasting. - Розуміння production ML lifecycle і досвід співпраці з Data/ML Engineering. - Здатність працювати hands-on, приймати технічні рішення, менторити колег і пояснювати ML-рішення бізнесу.

Буде плюсом: - Google Cloud, BigQuery, Vertex AI, MLflow, Feast або аналогічний MLOps stack. - Causal inference, experimentation platform або multi-armed bandits. - Досвід у e-commerce, marketplace або high-volume consumer products. - Досвід формування Data Science практики або найму команди.

Що ми пропонуємо

• Можливість побудувати ML-функцію з нуля, починаючи з реального продукту, а не зі стандартів і презентацій.
• Work-life balance і віддалений формат роботи; офіс у Дніпрі — за бажанням.
• Високу автономію у model design, experimentation та формуванні ML roadmap.
• Великі e-commerce data scenarios і розвиток платформи на Google Cloud.
• Співпрацю з central data team, CDO, Data Architect, Lead Data Engineer та продуктовими доменами.
• Винагороду обговорюємо індивідуально за результатами співбесіди.

Пиши, якщо відгукнулося ✉️