Middle Data Scientist в команду моделей для логистики
Загрузи резюме, чтобы повысить шансы пройти на вакансию «Middle Data Scientist в команду моделей для логистики»Разберём резюме ИИ и покажем, что доработать — здесь же, не уходя со страницы
О компании
Wildberries — это международная технологическая компания, созданная в результате слияния двух лидеров: IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Мы активно развиваемся в сферах логистики и автоматизации, предлагая инновационные решения для оптимизации цепочки доставки товаров клиентам.
Ключевые факты:
- Объединённая компания Wildberries и Russ.
- Лидер рынка в области логистики и технологий.
- Широкий спектр задач по автоматизации и оптимизации процессов.
О вакансии
Команда Балансировки спроса-предложения фокусируется на автоматизации и оптимизации процессов доставки. Мы решаем задачи, связанные с прогнозированием нагрузки на логистику и управлением ценообразованием, а также с идентификацией свойств товаров и их размещением на складе. В рамках команды Middle Data Scientist будет активно участвовать в проектах от начала до внедрения, влияя на эффективность решений в компании.
Вы будете взаимодействовать с бизнесом, погружаться в процессы, собирать требования и управлять ожиданиями, а также представлять результаты командной работы. Это позволит не только реализовать свои навыки в области машинного обучения, но и собственноручно внести вклад в развитие компании.
Чем предстоит заниматься:
- Ведении ML-проекта от старта до внедрения в продакшен: определение метрик, гипотез, реализация и интеграция моделей.
- Поддержка текущих решений: мониторинг и улучшение качества, работа с адхоками, оптимизация пайплайнов.
- Взаимодействие с бизнесом: сбор требований, управление сроками и презентация результатов.
Что мы предлагаем:
- Корпоративный пакет ДМС со стоматологией.
- Как медицинская страховка, так и программы здоровья.
- Обучение и развитие: языковые клубы, корпоративный университет, программы управленческих навыков.
Обязанности
- Ведение ML-проекта от старта до его внедрения в продакшен.
- Определение целевых метрик и проверка гипотез.
- Реализация и интеграция моделей.
- Мониторинг текущих решений и улучшение качества.
- Оптимизация пайплайнов для повышения эффективности.
- Сбор требований и управление ожиданиями от бизнеса.
- Презентация результатов работы команде и бизнесу.
- Использование алгоритмов классического машинного обучения на практике.
Требования
- Все вакансии
- Попасть в команду
- Строительство
- Сервисные позиции
- Все вакансии
- Попасть в команду
- Строительство
- Сервисные позиции
- Вести с командой ML проект от старта до внедрения в прод: определение целевых метрик, постановка и проверка гипотез, реализация моделей, их продуктивизация и интеграция, оценка эффекта от решения;
- Поддерживать текущие решения команды: мониторинг метрик, улучшение качества, работа с адхоками, оптимизация пайплайнов;
- Взаимодействие с бизнесом: погружение в процесс, сбор требований, управление ожиданиями, презентация результатов.
- Структурное и системное мышление;
- Желательно - умение вести коммуникацию с бизнесом (планирование, управление сроками, презентация результатов);
- Умение оценивать эффект от разработанных ML алгоритмов (оффлайн и онлайн);
- Умение применять на практике алгоритмы классического ML (особенно временных рядов и бустингов);
- Уверенное владение базовым ML-стеком: Pandas, SKLearn, Numpy, Prophet, statsmodels, XGBoost/LightGBM/Catboost;
- Опыт работы с аналитическими базами данных (SQL);
- Знание Spark будет плюсом.
- Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;
- Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;
Условия
- Гибкий формат работы: возможность удаленной работы.
- Корпоративный пакет ДМС с стоматологией.
- Доступ к программам обучения и развития.