Data Scientist (WMS)

Вакансия № 32082767 от компании WILDBERRIES на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании WILDBERRIES.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 3–6 лет.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

Примерное место работы: Россия, Москва.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 32082767 добавлено в базу данных: Четверг, 20 февраля 2025 года.

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

☑ Статистика предложения работы № 32082767:

Прочитано соискателями - 17 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "WILDBERRIES":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

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

☑ Подробности о вакантном месте:

Сейчас мы ведем активный поиск на позицию Data Scientist в Wildberries - один из самых крупных и известных маркетплейсов, который создают более 2-х тысяч IT-специалистов.

Мы создаем сервисы для себя - это различная автоматизация процессов логистики/складов/ПВЗ, предоставления сервисов для поставщиков, эко-система платежных продуктов, наполнение контура маркетплейса и многое другое.

Проект: Разработка новой WMS системы с нуля на базе микросервисной архитетуры.

Наша команда отвечает за полный цикл разработки ML-моделей и сервисов.

Задачи:

Разработка архитектуры ML пайплайна на основе бизнес-требований;
Обучение ML моделей;
Улучшение качества текущих моделей и бизнес-метрик решений;
Анализ результатов, метрик и формулировка гипотез по улучшению моделей;
Выкатка моделей в Production и проведение A/B тестов.

Что для этого нужно:

Опыт разработки полного цикла ML-решений;
Глубокое понимание одного или нескольких “неклаcсических” методов ML: байесовские подходы, обучение с подкреплением, нейронные сети и пр;
Уверенные знания алгоритмов и структур данных, прикладной статистики и мат. анализа;
Опыт в Data science от 3-х лет;
Уверенное знание SQL, Python и библиотек (pandas, numpy, sklearn, xgboost, etc.), опыт с Hadoop/PySpark.

Стек технологий: Python, SQL, Spark, Git, Docker, AirFlow, Kafka, K8s, Linux, Prometheus, Grafana.

Мы предлагаем:

Гибкое начало рабочего дня;
Сложные и интересные проекты (в том числе участие в проекте с нуля);
Возможность работать полностью удаленно (в т.ч. за пределами РФ);
Оформление по ТК РФ в IT компанию с первого дня (также предоставляем другие виды оформления - ИП, ГПХ, СЗ);
Современный стек, нет бюрократии и тайм-трекеров;
И другие «плюшки»: ДМС, партнерские программы по обучению и фитнесу, корпоративное питание для сотрудников в офис.