Data Scientist/Senior Data Scientist

Вакансия № 18489370 от компании Лента, федеральная розничная сеть, IT на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании Лента, федеральная розничная сеть, IT.

☑ Основной блок:

Опыт работы: не требуется.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

Примерное место работы: Россия, Москва.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 18489370 добавлено в базу данных: Четверг, 20 февраля 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Вторник, 18 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 18489370:

Прочитано соискателями - 143 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "Лента, федеральная розничная сеть, IT":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

В центральном офисе федеральной розничной сети "ЛЕНТА" открыты вакансии Data Scientist/Senior Data Scientist

ЛЕНТА — третий по выручке в России ритейлер (>400 млрд. руб. в год).

Мы в департаменте BIG DATA ЛЕНТА строим внутренние продукты, которые зарабатывают деньги и улучшают опыт наших покупателей.

BIG DATA в ЛЕНТЕ создана недавно и растет семимильными шагами, так что у нас есть отличные условия для карьерного и профессионального роста, а также возможность создать коммерческие продукты с высоким value для бизнеса.

Мы ищем сильных Data scientist, которые помогут нам создать удобные, полезные и поддерживаемые сервисы и другие продукты.

Какие проекты реализуем:

Весь основной стек офлайн ритейла: ассортимент, промо, ценообразование, прогнозирование спроса, геомодели, клиентская аналитика, монетизация данных.
На подходе новые задачи от разных подразделений компании.

Что нужно знать/уметь:

Процессить данные (Hadoop, Databricks, Azure, Spark, SQL)
Писать эффективный код (основной стек – Python, для отдельных задач - R), плюсом будет знание Scala
Генерить и проверять гипотезы, строить модели и интерпретировать бизнесу результат
Норм знать тервер и матстат, ML-методы, уметь в распределенные вычисления
Понимать, в какой ситуации лучше применять какой DS метод и почему – в зависимости от потребности бизнеса и существующих ограничений (данные, бизнес-процесс)
Базовые знания Linux, Git

Мы предлагаем: