Data Scientist (Ranking&Search)
Вакансия № 39030588 в населенном пункте (городе) Москва, Россия от компании "Lamoda Tech" на сайте Электронный Центр Занятости Населения (ЦЗН) Москвы.
✷ Смотрите другие предложения работы от компании Lamoda Tech.
Уважаемый соискатель вакансий, Вы можете перейти на сайт прямого работодателя "Lamoda Tech" для ознакомления с информацией о компании (фирме, организации, ИП). Смотрите Веб-сайт "Lamoda Tech" - https://job.lamoda.ru/
| Логотип (торговая марка, бренд, эмблема, внешний вид здания или внутренний интерьер офиса): |  |
Репутация компании "Lamoda Tech" в отзывах работников:
Читайте свежие отзывы сотрудников об этой организации на этом сайте.
Оставить мнение об этом работодателе без регистрации бесплатно на этом сайте.
Обязательное требование к опыту работы искомого сотрудника: 3–6 лет.
График работы: график: 5/2 или свободный (рабочих часов: 8).
Тип занятости: полная занятость.
Вакансия № 39030588 добавлена в базу данных: Среда, 17 сентября 2025 года.
Дата обновления этого объявления: Четверг, 25 сентября 2025 года.
| Рейтинг вакансии: 2,41 из 100 баллов |
Работодатель предложит заработную плату по результатам собеседования с соискателем работы.
Мы в поиске Data Scientist в команду Ranking&Search.
Мы — команда, отвечающая за ML в каталоге и поиске Lamoda, ключевых источниках трафика в продукте. Наши решения напрямую влияют на бизнес-метрики компании, помогая миллионам пользователей находить идеальные товары.
У нас уже выстроен мощный двухэтапный пайплайн ранжирования и сейчас мы продолжаем развивать его с помощью передовых ML-методов. Наш фокус — fashion, это позволяет применять уникальные ML-решения: визуал, оценка сочетаемости вещей, трендовость, сезонность и т.д.
Чем предстоит заниматься:
- Развитие моделей ранжирования товаров в каталоге/поиске: персонализация каталога/поиска, добавление онлайн факторов по текущей сессии, адаптация ранжирования для новых пользователей, развитие алгоритмов генерации кандидатов, создание системы совместной оптимизации различных бизнес целей компании с помощью ранжирования, улучшение пайплайна ранжирования с помощью нейросетевых моделей
- Улучшение алгоритмов поиска, в том числе с использованием нейронных сетей
- Развитие системы поиска: поисковые подсказки, обогащение товаров атрибутами (из фото, описания, отзывов), система фильтров, визуальные фичи в каталоге, spell-check
Стэк технологий: Big data (Hadoop, PySpark, Hive), Python, Catboost, Airflow, Docker, SQL, PyTorch.
Почему у нас классно:
- Хорошо выстроенные процессы: квартальное планирование по методологии OKR, двухнедельные спринты, регулярные стендапы и проектные встречи для синхронизации.
- Сильная команда middle и senior специалистов, развитое DS-сообщество, где есть возможность обмениваться знаниями на внутренних митапах
- У нас представлен полный жизненный цикл разработки data-driven продуктов с применением ML — от идеи и генерации гипотез до запуска АБ тестов. В части разработки онлайн-сервисов и деплоя моделей нам помогает команда инженеров.
Мы ожидаем:
- 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 как минимум с 2 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.
Как мы работаем:
- Пишем на Python 3.10 и PySpark 3.3.1
- Для ресерча доступны два сервера (80 cores, 650Gb RAM), на которых развернут JupyrerHub и есть доступ к Hadoop-кластеру;
- Код с логикой ML-пайплайнов упаковываем в Docker и выкатываем, используя CI/CD-инструменты с запуском code style проверок и тестов;
- Используем Airflow для управления ML-пайплайнами и запуском их по расписанию;
- В командах есть культура code review как для изменений по части продакшен-пайплайнов, так и для ресерч-задач;
- Регулярно проводим командные брейнштормы с целью генерации новых идей по развитию наших data-driven продуктов;
- В компании внедрена культура принятия решений на основании данных и все изменения тестируем через АБ-эксперименты.
Разместить Ваше резюме сейчас ...
Связаться с автором объявления № 39030588 с предложением работы, размещённого на этой странице:
☎ Показать контактный телефон для связи ...
✉ Показать электронный адрес для связи ...
Написать в компанию ...