Старший Data Scientist, ML ценообразование
Компания: Ozon Tech
Локация: Москва, Деловой центр, Деловой центр, Москва-Сити, Пресненская набережная, 10блокС
О компании
Ozon Tech — это технологическая компания, известная как крупнейшая платформа онлайн-торговли в России, работающая в сфере e-commerce. Она активно использует передовые технологии в области машинного обучения и больших данных, чтобы улучшить клиентский опыт и оптимизировать внутренние процессы.
Основные направления работы Ozon Tech включают разработку инновационных решений для автоматизации и анализа данных, модули по же машинного обучения и адаптацию технологий для ценообразования и маркетинга. Компания стремится не только возглавлять рынок, но и внедрять высокие стандарты через использование аналитики и современных технологий.
Ключевые факты:
- Год основания: 1998
- Число сотрудников: более 10 000
- Основные продукты: маркетплейс, логистика, аналитические решения
- Рынок: Россия
О вакансии
Команда ML ценообразования в Ozon Tech сейчас состоит из двух специалистов, которые построили MVP и добились положительных результатов на A/B тестах. Основной задачей команды на ближайшее время является выработка стратегии дальнейшего развития системы, а в долгосрочной перспективе — создание устойчивого решения, которое будет принимать в расчет не только краткосрочную выгоду, но и возможные побочные эффекты.
Проект включает в себя работу с шумными данными и поиском сложных метрик. Здесь требуется специалист, который способен улучшать каждую десятую процента на A/B-тестах и гарантировать долгосрочную эффективность. Ваша задача сосредоточиться на анализе и математической части, тогда как другие команды будут отвечать за техническую поддержку и реализацию на продакшене.
Чем предстоит заниматься:
- Анализировать большие объемы данных, выявляя неочевидные закономерности с помощью PySpark
- Исследовать и оптимизировать ML-решения на реальных шумных данных
- Разрабатывать новые факторы для моделей и проверять их на стабильность
- Проектировать эксперименты для валидации и оценки влияния на A/B-тесты
- Оценивать долгосрочные последствия решений и анализировать сайд-эффекты
- Участвовать в архитектурных обсуждениях, касающихся проектирования
Что мы предлагаем:
- Участие в высоконагрузочных и интересных проектах в динамичной команде
- Возможность работать с передовыми технологиями в области анализа данных и машинного обучения
- Приветливую атмосферу и возможность осуществить свои идеи и находки на практике
Обязанности
- Анализировать объемные данные с помощью PySpark для поиска закономерностей
- Исследовать и улучшать ML-решения на шумных данных
- Разрабатывать и проверять факторы для моделей для стабильного прироста метрик
- Проектировать эксперименты и инструменты валидации
- Оценивать долгосрочные последствия решений
- Участвовать в архитектурных обсуждениях без рутинной поддержки кода