Data Scientist в команду Товарных рекомендаций
О компании
Wildberries — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка. Она сочетает в себе возможности IT-компании и опыт оператора наружной рекламы. Wildberries предлагает широкий ассортимент товаров и активно развивает свои технологии для улучшения пользовательского опыта.
Команда Товарных рекомендаций в Wildberries ориентирована на создание алгоритмов, которые помогают пользователям находить интересные товары и увеличивать среднюю корзину покупок.
О вакансии
Команда Товарных рекомендаций отвечает за создание и оптимизацию систем, позволяющих пользователям находить как похожие, так и сопутствующие товары на платформе Wildberries. Она играют ключевую роль в улучшении пользовательского опыта и увеличении конверсии.
В данный момент ищутся Data Scientists уровня Middle и Senior, которые будут разрабатывать алгоритмы рекомендаций, повышая их релевантность и эффективность для конечного пользователя.
Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать алгоритмы рекомендаций по сопутствующим и похожим товарам.
- Повышать релевантность рекомендаций с целью увеличения средней корзины пользователя.
- Оптимизировать и модернизировать пайплайн обучения моделей.
- Улучшать переранжирование результатов по заданным критериям.
Что мы предлагаем:
- Возможность влиять на развитие системы алгоритмов.
- Работа в команде высококвалифицированных специалистов.
- Интересные проекты и задачи в области больших данных и машинного обучения.
Обязанности
- Разработка алгоритмов для рекомендаций товаров.
- Повышение релевантности рекомендаций для увеличения средней корзины.
- Оптимизация пайплайна обучения моделей.
- Улучшение переранжирования товаров по критериям.
- Разработка и внедрение рекомендательных систем в продуктах.
Требования
- Все вакансии
- Попасть в команду
- Строительство
- Сервисные позиции
- Все вакансии
- Попасть в команду
- Строительство
- Сервисные позиции
- Разрабатывать алгоритмы рекомендаций по сопутствующим, и похожим товарам;
- Повышать релевантность рекомендаций для увеличения средней корзины пользователя;
- Оптимизировать и перестраивать пайплайн обучения моделей;
- Улучшать переранжирование.
- Опыт работы в направлении ML от 3х лет;
- Знание классического ML, DL;
- Понимание, как устроены рекомендательные системы;
- Опыт разработки рекомендательных систем;
- Хорошее знание алгоритмов и структур данных;
- Знание и умение применять для ML стек Python (Polars, Pandas, Sklearn, Numpy, Scipy, XGBoost/LightGBM/Catboost), а также SQL;
- Опыт обучения моделей, которые работают в продуктах для массовой аудитории и приносят пользу;
- Опыт выкатки моделей в production.