Старший Data Scientist, Возвраты ML
Ozon
Москва
🏢 Офис
Senior
Полная занятость
Россия
Описание вакансии
Привет! Это команда Возвраты ML.
Мы ищем талантливого Data Scientist/ML Engineer в новую ML-команду отдела «Возвраты маркетплейса». Отдел занимается обработкой и модерацией возвратов покупателя и продавца, аннуляциями, спорами между покупателями и продавцами, а также обработкой звонков по подменным номерам.
Внутри отдела выделяется новая ML-команда, которая будет строить ML-направление и помогать автоматизировать процессы, где сейчас много ручной проверки и операционных затрат.
Команда будет заниматься полным циклом разработки ML-моделей: от погружения в бизнес-задачу, сбора и анализа данных до обучения, тестирования, деплоя, мониторинга и поддержки моделей в продакшене.
Основные направления работы команды
•NLP / LLM для анализа текстов и транскрибаций звонков.
•Анализ фото- и видеоконтента в возвратах и спорах: проверка качества фотографий, поиск повреждений, и тд.
•Research-задачи, где нужно быстро проверять гипотезы на реальных данных и доводить успешные решения до production-релизов.
Наш стек
•Python, PyTorch, Scikit-learn.
•NLP: transformers, pymorphy, spacy, NLTK.
•Vector databases.
•vLLM/SGLang.
•LlamaIndex, LangChain, LangGraph.
•CV: OpenCV, модели классификации/детекции/сравнения изображений.
•SQL: ClickHouse, Vertica.
•Hadoop, PySpark, AirFlow.
•MLFlow, Grafana.
•В прод выкатываем через NVIDIA Triton: ONNX, TensorRT.
•Confluence, Jira.
Вы будете
•Разработка и обучение ML/DL-моделей для задач NLP и Computer Vision. Возможен также classic ML.
•Анализ и обработка данных.
•Работа с PyTorch.
•Тестирование и оптимизация моделей.
•Подготовка модели к запуску в продакшене, участие в A/B тестах, поэтапных раскатках и мониторинге качества.
•Поддержка существующих моделей.
Нам важно
•Широкий прикладной ML-бэкграунд: опыт работы минимум с двумя направлениями из Computer Vision, NLP / LLM, classic ML (обучение моделей, интеграция их в реальные проекты).
•Коммерческий опыт в Data Science / ML от 4 лет.
•Уверенное знание Python и PyTorch.
•Хорошее знание классического ML и современного DL (включая математику за ними).
•Опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта.
•Умение переводить бизнес-задачу в ML-постановку и предлагать практичные решения.
Будет плюсом
•Опыт работы с полным циклом обучения моделей от сбора данных до вывода в прод.
•Работа со звуком/видео.
