Middle / Middle+ Data Scientist

Вакансия № 32707432 от компании X5 Digital на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании X5 Digital.

☑ 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 № 32707432 добавлено в базу данных: Суббота, 8 марта 2025 года.

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

☑ Статистика предложения работы № 32707432:

Прочитано соискателями - 7 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "X5 Digital":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

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

☑ Подробности о вакантном месте:

Мы — молодая команда продуктового AI в X5 Digital, которая любит свою работу, думает за продуктовую составляющую и с головой погружается в бизнес и клиентские процессы.

Наш основной продукт — интерактивная система подбора продуктов для покупателя, которая с одной стороны помогает ускорить процесс принятия решения и поиска нужного товара, а с другой — уменьшить количество действий, которые требуются от пользователя.

Технологии с которыми мы работаем: классический ML, Python, Pytorch, ML/DL LLM, diffusion processes, процессы валидации моделей, ML алгоритмы.

Чем предстоит заниматься:

Анализом данных;
Разработкой, обучением и внедрением: AI моделей, языковых моделей, генеративного дизайна (классический ML + Pytorch);
Написанием тестов и документации к моделям (ML System Design Doc);
Отслеживанием метрик качества модели и её работы в проде;
Взаимодействием с командами продукта и разработки для проектирования и реализации механик, использующих LLM;
Автоматизацией и модерацией процессов.

Пожелания к твоему опыту и знаниям:

Уверенные знания Python3, PyTorch, алгоритмов и структур данных;
Хорошее владение математическим аппаратом (теория вероятностей, математическая статистика, линейная алгебра, вычислительная математика);
Понимание как устроены основные ML-алгоритмы.

Будет плюсом: