Data Scientist [команда RecSys]

Вакансия № 28873387 от компании СберМаркет на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании СберМаркет.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 1–3 года.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

Примерное место работы: Россия, Москва.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 28873387 добавлено в базу данных: Суббота, 8 марта 2025 года.

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

☑ Статистика предложения работы № 28873387:

Прочитано соискателями - 18 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "СберМаркет":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

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

☑ Подробности о вакантном месте:

СберМаркет — технологический онлайн-сервис, который помогает делать покупки не выходя из дома.

СберМаркет был создан на основе стартапа Instamart, присоединившегося к экосистеме Сбера в сентябре 2019 года. Наша миссия: экономить время, энергию и деньги людей для чего-то более важного.

СберМаркет — это:

один из лидеров рынка e-grocery в России
рост в 11 раз год к году
передовые технологии и собственная разработка
возможность задавать тренды в своей профессии и быть первопроходцем
классная команда и открытая корпоративная культура
быстрый рост и самостоятельное управление проектами
конкурентная зарплата и надежность

Мы хотим, чтобы клиент мог заказать продукты и товары с доставкой через нашу платформу из своих любимых магазинов, поэтому сотрудничаем уже с более 60 федеральными и региональными ретейлерами. Среди наших партнеров крупнейшие торговые сети: METRO, ЛЕНТА, АШАН, О'КЕЙ, Твой Дом и многие другие.

Сегодня мы работаем на одном из самых крупных и динамичных потребительских рынков. В СберМаркете по-прежнему живы дух, скорость и независимость стартапа. В то же время мы располагаем силой и мощью крупнейшей в России экосистемы Сбера.

Мы находимся в поиске Data Scientist в команду Рекомендательных систем.

Команда RecSys существует 2 года. За это время мы успели:

с нуля создать ключевые рекомендательные алгоритмы и в честном А/В-тесте значимо победить рекомендации от внешнего вендора;
пройти непростой путь от offline до online рекомендаций;
проверить в А/В-тестах множество гипотез по улучшению рекомендательных алгоритмов для всего сервиса;
запустить в А/В-тест проект персонализации UI приложения;
и многое другое.

Кроме того, мы сами занимаемся разработкой и развитием рекомендательной платформы, сами катим свои модели в продакшн и сами отвечаем за стабильность работы сервиса рекомендаций.

Что предстоит делать:

Изучать статьи в поисках лучших подходов к созданию рекомендаций в фудтехе;
Выдвигать гипотезы по улучшению существующих алгоритмов рекомендаций, а также придумывать новые по запросу от бизнеса;
Проверять гипотезы на данных;
Обучать ML-модели;
Запускать А/В-тесты.

Что ждем от кандидата:

Для кандидатов уровня Middle и выше:

совокупный опыт работы в ML от 2-х лет;
умение сделать качественный EDA и донести результаты до команды;
уверенное владение Python и базовые знания SQL;
практический опыт работы с ML (в частности, опыт работы с алгоритмами CF и ранжирования);
опыт полного цикла внедрения моделей (сбор данных, обучение и оценка модели, проведение А/Б-тестов);
самостоятельность, проактивность и умение декомпозировать при решении задач.

Для кандидатов уровня Senior и выше:

предыдущий опыт работы в сфере Информационного поиска/RecSys/NLP/E-commerce на позиции уровня Middle и выше;
практический опыт проектирования ML-систем.

Наш стэк:

Пишем на Python и SQL;
Данные храним в ClickHouse, S3;
Прототипируем в Jupyter, успешные эксперименты переносим на Airflow + Kubernetes;
Микросервисы разрабатываем на Python + GRPC, разворачиваем на собственной PaaS (Kubernetes, Gitlab CI, Helm, Prometheus);
Аналитику, дашборды, мониторинги строим в Tableau, Metabase, Grafana.

Будет плюсом, если ты:

Знаешь, как правильно готовить алгоритмы бустинга и разрабатывать для них жгущие факторы;
Имеешь опыт работы с нейронными сетями;
Имеешь опыт работы, связанный с выкатками на продакшн;
Умеешь писать надежный и эффективный продакшн-код на Python.

Что мы предлагаем:

Аккредитованная IT-компания;
Смешанный формат: можно работать из офиса в Москве (Садовническая улица, 9А) или удаленно;
Соц.пакет — ДМС, спорт, промокоды на заказ продуктов, билеты в отпуск, фитнес, такси и многое другое;
Предоставляем технику для работы на ваш выбор и все необходимое.

Команда:

Мы стараемся нанимать тех, с кем нам хорошо, поэтому работой дело не ограничивается;
Вместе мы занимаемся спортом, ездим на шашлыки, ходим на внешние хакатоны, играем в настолки, ну и бары, куда же без них;
Открытость: мы умеем давать обратную связь корректно и вовремя;
Свобода и ответственность: мы верим, что выдающийся результат достижим при максимальной свободе в принятии решений;
Fail fast: ошибки это “ок”, для инноваций они необходимы, главное не повторять одни и те же и быстро тестировать гипотезы.

А еще:

Мы не работаем "в стол", мы сами отвечаем за полный цикл жизни гипотезы - от рисерча в ноутбуке до выкатки на продакшн;
Мы уделяем большое внимание обучению сотрудников, поэтому в нашей knowledge base можно найти много интересных курсов, книг и записей конференций;
Мы сами участвуем в конференциях, как спикеры;
Проводим внутренние митапы и дискуссионные клубы;
Не боимся экспериментировать с новыми решениями и технологиями;
У нас Pet friendly офис.

Отправляй своё резюме и становись частью огромной дружной команды!