Ведущий Data Scientist, Ранжирование поиска
Наша команда занимается разработкой сервисов для поиска на сайте Ozon: находим и ранжируем товары, формируем поисковые подсказки, исправляем опечатки. Мы отвечаем за весь pipeline сбора данных, обучение моделей ранжирования, проведение и анализ новых экспериментов. Работаем по Agile с двухнедельными спринтами. Общие задачи: Глобально- это улучшение моделей поиска: добавление новых признаков, изменение логики ранжирования (как пример - уменьшение среднего времени доставки заказанного товара), улучшение Unit-экономики за счет оптимизации соответствующих метрик. Улучшение качества ранжирования в отдельных категориях / разделах сайта, технические задачи, связанные с архитектурой расчета и обновления признаков, тестиования различных типов моделей и другое. Наш стек:   Python, Pyspark, Clickhouse, Airflow, Mlflow, xgboost.  Вам предстоит:  Заниматься полным циклом DS/ML задач для улучшения качества алгоритма ранжирования товаров в поисковой выдаче. Работать с данными от их исследования до автоматизации пайплайнов для регулярных расчетов датасетов и фичей на pyspark. Искать подходящие ML решения для бизнес-задач, планировать и проводить оффлайн и онлайн (А/Б) эксперименты. Примеры задач:  Оптимизация сложных целей компании с помощью ранжирования (multi-objective ranking, дизайн композитных функций потерь). Устранение различных bias-ов из моделей (positional bias, cold start problem). Дизайн и разработка оффлайн-метрик, которые будут хорошо предсказывать результаты А/Б экспериментов. Адаптация алгоритмов под нужды отдельных товарных категорий (одежда, продукты).    Мы ожидаем:   Опыт работы в Data Science от 3х лет.   Уверенные теоретические знания ML.   Сильный Python.   Уверенное знание hadoop - стека, опыт работы с большими данными.   Как плюс:  Опыт работы с рекомендательными системами или NLP. Опыт работы с высоконагруженными системами. Опыт дизайна и проведения AB тестов.  Мы предлагаем:  В первую очередь интересные задачи. Примеры проблем, с которыми борется наша команда: "холодный старт" товаров и запросов (как понять, куда поставить товар в выдаче, когда у нас нет по нему статистики); позиционный и другие bias в ранжировании (товары, которые стоят выше, видят чаще, поэтому у них больше "хорошей" статистики); релевантность vs заказы (зачастую люди покупают мелочевку и аксессуары, но хотят видеть в топе основные и дорогие товары); предсказание категории, типа товара и других сущностей по тексту запроса. Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce. Свободу действий в принятии решений. Достойный уровень заработной платы. Профессиональную команду, которой мы гордимся. Возможность развиваться вместе с нашим бизнесом. 
airflow data science e-commerce pyspark python xgboost