Data Scientist (RecSys / Deep Learning) в Lamoda Москва

Data Scientist в команду рекомендаций Lamoda. Занимается построением рекомендательных систем на главной странице и странице продукта, а также рекомендацией размера с использованием нейросетевых моделей и LLM-сценариев.

Задачи:

• Разработка рекомендаций на Главной странице (нейросетевые кандидаты, LLM-сценарии, ранжирование)
• Разработка рекомендаций на странице продукта (похожие товары, «с этим товаром покупают», Metric learning, MTMH-кандидаты)
• Рекомендация размера (размерные эмбеддинги пользователей и товаров)

Требования:

• Опыт в области анализа данных и машинного обучения от 3 лет
• Опыт работы с SQL, Hadoop, Hive, Spark
• Владение Python, Linux, методами работы с большими данными
• Опыт работы с ML-библиотеками: Scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch, Spark ML
• Знания теории вероятностей и математической статистики
• Знания в области машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа
• Знание алгоритмов и структур данных
• Высшее образование в области прикладной математики, информационных технологий, информатики и т.п.
• Английский язык на уровне технического чтения

Условия:

• Пишем на Python 3.6+ и PySpark 3.0
• Для ресерча доступны два сервера (80 cores, 650Gb RAM) с JupyterHub и доступом к Hadoop-кластеру
• Код с логикой ML-пайплайнов упаковываем в Docker и выкатываем через CI/CD с code style проверками и тестами
• Используем Airflow для управления ML-пайплайнами и запуска их по расписанию
• Культура code review для продакшен-пайплайнов и ресерч-задач
• Регулярные командные брейнштормы для генерации новых идей по развитию data-driven продуктов
• Культура принятия решений на основании данных, все изменения тестируем через АБ-эксперименты

Навыки:

• Python
• PySpark
• SQL
• Hadoop
• Hive
• Spark
• Linux
• Scikit-learn
• CatBoost
• XGBoost
• PyTorch
• Spark ML
• Docker
• CI/CD
• Airflow
• JupyterHub
• LLM
• Metric learning
• Deep Learning