Data Scientist, Опыт покупателя

28 Апреля

Партнерские Вакансии

Компания "Ozon"

Привет! Это команда пользовательского контента (UGC).

Мы создаём и развиваем ключевые ML-системы, которые помогают миллионам покупателей принимать взвешенные решения. Наша работа напрямую влияет на покупательский опыт и экономические показатели, увеличивая доверие к платформе и валовую прибыль. Уникальность нашей работы — в сочетании глубокой экспертизы в machine learning с масштабом воздействия на бизнес-метрики Ozon.

В связи с увеличением нагрузки и амбициозными планами по монетизации, мы ищем специалиста, который будет разрабатывать и внедрять модели, которые напрямую влияют на рост, удержание и монетизацию нашей аудитории.

Наш стек

• Python, ML-фреймворки (Scikit-learn, PyTorch), SQL, Apache Spark, облачная инфраструктура.

Вы будете:

• Разрабатывать и внедрять персонализированные алгоритмы для сбора пользовательских отзывов.
• Создавать и улучшать модели ранжирования отзывов на основе содержательности, релевантности и других факторов.
• Реализовывать инструменты генерации текста отзывов для помощи авторам.
• Строить ML-модели для автоматического Summarization отзывов: выделения ключевых преимуществ и недостатков товаров.
• Анализировать эффективность моделей и проводить A/B-тестирования для оценки бизнес-impact.
• Совершенствовать архитектуру ML-систем и обеспечивать их надежность и масштабируемость.

Примеры задач:

• Запуск модели, стимулирующей авторов оставлять более развернутые и полезные отзывы.
• Построение системы, которая в реальном времени ранжирует отзывы для разных сегментов пользователей.

Нам важно:

• Опыт разработки и внедрения machine learning моделей в production.
• Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и NLP.
• Умение работать с большими данными и распределенными вычислениями.
• Опыт работы с фреймворками для ML и глубокого обучения.
• Способность проводить полный цикл анализа данных: от извлечения признаков до оценки качества модели.
• Умение ясно доносить идеи и результаты до команды и стейкхолдеров.

Будет плюсом:

• Опыт работы с задачами генерации естественного языка (NLG).
• Знакомство с облачными ML-services и инструментами MLOps.
• Понимание принципов e-commerce и метрик покупательского опыта.