Специалист по машинному обучению (Data Science)

Вакансия № 32232708 от компании Digital & IT на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 3–6 лет.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

Примерное место работы: Россия, Москва.

Это объявление № 32232708 добавлено в базу данных: Пятница, 14 марта 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Понедельник, 17 марта 2025 года.

Прочитано соискателями - 13 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

Торговый Дом ЦУМ - лидер luxury-сегмента электронной коммерции, находится в поиске Специалиста по машинному обучению на e-com проект.

В ЦУМ у Вас есть возможность построить карьеру и влиять на развитие продукта с мировым именем, а наша большая команда профессионалов поможет Вам расширить свою экспертизу
Мы используем технологии, подходящие под задачи, и, при необходимости, привлекаем дополнительные ресурсы для комфортной работы каждого сотрудника
Наши команды активно расширяются, а процессы и коммуникации всегда остаются эффективными.

Откликайтесь и станьте частью большой команды профессионалов ЦУМ!

Задачи:

Участие в разработке и реализации алгоритмов персонализации:
- Создание системы рекомендаций для повышения удовлетворенности клиентов и увеличения продаж
- Разработка алгоритмов подбора похожих товаров и готовых образов
- Оптимизация ранжирования товаров для улучшения пользовательского опыта
Анализ и кластеризация поведенческих паттернов пользователей для более глубокого понимания предпочтений клиентов
Улучшение существующих алгоритмов прогнозирования прибыли для повышения точности и эффективности
Реализация моделей прогнозирования спроса на товары для оптимизации управления запасами

Пожелания к кандидату:

Совокупный опыт работы от 2 лет в области машинного обучения; Наличие практического релевантным опытом решения задач выше будет плюсом.
Сильные навыки программирования на Python, опыт работы библиотеками ML (scikit-learn, TensorFlow/PyTorch)
Глубокое понимание алгоритмов и методов машинного обучения, особенно в области рекомендаций и прогнозирования
Глубокое понимание методов оценки качества и эффективности моделей машинного обучения, включая выбор подходящих метрик и проведение валидации.
Опыт успешного развертывания и внедрения моделей машинного обучения в производственную среду (продакшен)
Аналитический склад ума, способность четко формализовать задачу
Желание применять ML для улучшения клиентского опыта в индустрии люкса