Data Scientist (Рекомендательные системы)

31 Июля

Партнерские Вакансии

Компания "1221Системс"

1221Systems – аккредитованная IT-компания, специализирующаяся на разработке IT-решений для бизнеса розничной и оптовой торговли.

Наша компания выполняет разработку IT-продуктов группы компании "Сладкая жизнь" – одного из крупнейших дистрибьюторов продуктов питания в России.

На данный момент находимся в поиске Middle Data Scientist на проект по разработке сервиса рекомендаций для ритейла (персональные и общие товарные рекомендации).

Чем предстоит заниматься:

• разрабатывать рекомендательные системы для ритейла;
• строить решение для задачи рекомендации промо-товаров и подбору оптимальной скидки;
• проводить эксперименты в рамках других задач клиентской аналитики;
• анализировать и визуализировать данные, выявлять закономерности, представлять результаты;
• выводить разработанные решения в прод (есть возможность прокачать MLOps).

Чего мы ждём от кандидата:

• коммерческий опыт работы с рекомендательными системами;
• глубокое понимание RecSys алгоритмов (как базовых, так и DL);
• знание алгоритмов и метрик для решения задачи ранжирования;
• выбор метрик и их обоснование;
• опыт работы с PyTorch;
• практическое применение различных моделей бустинга.

Стек технологий:

• ML (Scikit-learn / LightGBM / CatBoost),
• EDA (Pandas / NumPy / SciPy / Plotly)
• RecSys (Implicit / LightFM / SVD / DL models)
• знание технологий из стека: Docker, kubernetes

Будет плюсом:

• разработка рекомендательных систем для ритейла;
• опыт работы с большими данными;
• практическое использование сервисов YandexCloud или других облачных сервисов;
• опыт работы с API (flask, fastapi);
• опыт прогнозирования оптимальной скидки;
• применение LLM для решения бизнес-задач.

Мы предлагаем:

• оформление по ТК, полностью белая конкурентная зарплата;
• программа Кафетерия льгот после испытательного срока (ДМС, компенсация затрат на изучение английского языка, занятия спортом или путешествия для себя и семьи, покупку оборудования для работы);
• 4 дополнительных оплачиваемых day off для лечения в течение года;
• программа адаптации, обучения, разработка индивидуального плана развития;
• посещение за счёт компании топовых профильных конференций;
• комплект необходимого для работы оборудования;
• удалённый или гибридный режим работы, гибкое начало рабочего дня;
• демократичные отношения с руководством, все идеи обсуждаются с участием команды;
• офлайн и онлайн корпоративы, подарки для сотрудников и их детей.