← К каталогу
OZ

Ozon

Team Lead Data Science в команду ранжирования

ГибридLeadМосква, Россия1 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение9 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Ozon Банк — компания, в которой тесно переплетаются финансы и IT. Мы создаём новые для рынка продукты и сервисы для физических и юридических лиц. Гордимся атмосферой в командах: каждый сотрудник может влиять на процессы и пути к результату.

Ищем лидера, который сможет возглавить команду ранжирования. Команда занимается всеми задачами Ozon Банка, связанными с ML для персонализации продуктов. Наша цель — создание платформы, которая поможет развивать различные направления бизнеса с помощью персонализации. Вам предстоит делать модели для таких бизнес-процессов, как подбор категорий повышенного кешбэка.

Стек: Python, Spark, ClickHouse, S3, PyTorch, CatBoost, LightGBM, MLflow, Airflow

Вам предстоит:

  • отвечать за результат работы команды из 3 человек (с расширением по мере роста бизнеса)
  • работать над полным циклом ML-проектов: от сбора данных и ETL до развертывания моделей и мониторинга
  • генерировать и тестировать гипотезы, строить MVP и выводить их в продакшен
  • оптимизировать и масштабировать пайплайны обработки данных и обучения моделей
  • взаимодействовать с инженерными и продуктовыми командами для интеграции решений

Мы ожидаем:

  • опыт работы с Python, PySpark, ClickHouse, S3 (или аналогичными хранилищами)
  • глубокие знания в ML/DL: PyTorch, CatBoost, LightGBM
  • понимание ETL-процессов, feature engineering и работы с большими данными
  • умение проектировать и поддерживать Airflow-пайплайны
  • опыт вывода ML-моделей в прод, их оптимизации для работы в реальном времени, последующий мониторинг и поддержка

Будет плюсом:

  • опыт в RecSys или Search-проектах
  • практика внедрения нейросетевых моделей в продакшен
  • знание методов онлайн- и офлайн-оценки рекомендательных систем
  • опыт работы с распределенными вычислениями и оптимизацией производительности ML-систем

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU