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: Пятница, 7 марта 2025 года.
Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Понедельник, 17 марта 2025 года.
☑ Статистика предложения работы № 28873387:
Прочитано соискателями - 14 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!
☑ О компании:
Обратите внимание на веб-сайт компании - http://www.instamart.ru - с подробной информацией об организации, в том числе контактными телефонами.Логотип (эмблема, торговая марка, бренд) компании:
Сфера деятельности компании: Розничная торговля; .
☑ Отклинуться сообщением, резюме, запросить телефон, отправить жалобу (претензию):