📍 Москва (м. Шаболовская)Офис или гибрид
Специализация
Data Science / Machine Learning
Leroy Merlin — французская компания, один из крупнейших европейских DIY-ритейлеров. Сейчас открыта вакансия на позицию Data Scientist. Продукт, над которым предстоит работать: Рекомендательная система комплементарных товаров на сайте и во внутренних сервисах ЛМ. Система должна учитывать остатки товара на складах и необходимую кратность предлагаемого товара.
Руководители
Почему рекомендуем
- Компания с мировым именем, являющаяся одним из крупнейших европейских DIY-ритейлеров (325 магазинов по всему миру).
Чем предстоит заниматься
- Формализация требований к сбору обучающей выборки.
- Генерация и проверка гипотез.
- Проведение исследований алгоритмов машинного обучения.
- Дизайн, разработка и тюнинг моделей машинного обучения.
- Построение и оптимизация пайплайнов от признаков до обучения моделей.
- Продуктивизация ML-решений.
- Проведение аналитических исследований и R&D на больших данных с применением ML.
- Автоматизация процесса обработки больших данных с использованием ML для решения задач компании.
- Обсуждение потребностей, целей и методов решений с бизнесом и data командой.
- Нахождение оптимального архитектурного решения для продуктивизации решений.
- Поддержка работоспособности решений, контроль качества получаемых данных.
- Взаимодействие с заказчиками, data инженерами и архитекторами в рамках задач по разработке и внедрению моделей.
- Разработка моделей как с использованием алгоритмов ML так и без, их внедрение в бизнес процессы компании, повышение их точности прогнозирования.
Кого ищут
- Опыт работы в аналитике или data science от 1 года.
- Знание Теории вероятности, Мат. анализа и линейной алгебры, достаточного для чтения научных статей и проведения экспериментов.
- Умение проверять статистические гипотезы, знание основных критериев.
- Знание и понимание основных метрик и принципов оценки качества моделей и получаемого с их помощью результата, способов валидации моделей.
- Уверенное знание Python (+ классический набор библиотек для анализа данных и машинного обучения: NumPy, Pandas, Seaborn , Matplotlib , Plotly , Scikit-Learn).
- Опыт обучения моделей градиентного бустинга, использования одной из библиотек (Catboost, LightGBM, XGBoost).
- Знание основ SQL, опыт работы с реляционными СУБД на уровне пользователя.
- Умение работать с Git.
Несомненными плюсами будут:
- Опыт продуктивизации моделей, поддержки ML-решений.
- Опыт fullstack или backend разработки на Python.
- Навыки работы с Linux, Bash.
- Опыт работы с Docker, Kubernetes, Jenkins, Airflow, Kafka, Prometheus, Grafana.
- Опыт работы с нереляционными БД.
- Опыт использования Pytorch или Tensorflow.
- Опыт успешного участия в соревнованиях по машинному обучению.
- Опыт написания ETL или построения витрин.
Что предлагают
- Работа в стабильной компании — лидере рынка с уникальной корпоративной культурой.
- Социальный пакет.
- Участие в конференциях вместе с международной командой (Россия, Франция, Испания, Бразилия).
- Развитая система премирования.
- ДМС, компенсация питания, мобильной связи.
- Возможности профессионального и вертикального развития.
- Офис — Москва, м. Шаболовская. В текущей ситуации работают удаленно.
Как устроен процесс найма
- Техническое интервью с DS.
- Руководитель продукта.
- Знакомство с командой.
Полезные материалы на внешних ресурсах
- Блог компании на Хабре: ссылка.
- Как построить Data Mesh в организации — Дмитрий Шостко, Chief Data Officer: ссылка.
Илья Галкин Technical Recruitment Lead