Ozon Банк·Москва (Москва-Сити)·5 дн назад
Team Lead Data Science в команду ранжирования
600 000 – 600 000 ₽
на уровне медианы рынка
≈ 7,1 тыс.–7,1 тыс. $
🔄 ГибридLeadПолная занятость
47
Есть о чём спросить
Навык востребован (Python), работа расписана подробно. Но верх вилки на 64% ниже медианы грейда.
Наша компания
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 кеш
Чем предстоит заниматься
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
Наши требования
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, последующего мониторинга и поддержки
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
Python, Spark, ClickHouse, S3, PyTorch, CatBoost, LightGBM, MLflow, Airflow
