Позиция: junior+ Куда: Х5 Group Вилка гросс: Оклад 260-360к гросс + премия 20 % (условия оклада обсуждаются по итогам интервью) Формат работы: full-time, удаленно, возможен и гибрид

Про нас: 💡Команда ad-hoc аналитики из X5 Group (Пятерочка, Перекресток, Чижик и etc) в поисках опытных DS-спецов! 🔬Почему у нас интересно? Более 29 тысяч магазинов, 50 миллионов клиентов, петабайты данных - и все это нужно анализировать. Каждый день мы показываем, что наши супермаркеты - на самом деле цифровой проект, в котором большое место занимают Big Data и Data-Driven подход. Мы в команде ad-hoc аналитики создаем новые ML-решения для бизнеса и докручиваем старые, занимаемся рисерчами, пишем интересные статьи и выступаем на конференциях, а также крутим AB-тесты в оффлайне и онлайне! Что предстоит делать? 🔭 Проходишь быстрый онбординг при поддержке тим-лида. А дальше - больше: • полноценные рисерчи, чтобы применять лучшие инструменты в индустрии; • разработка методологий оценки крупных цифровых продуктов; • дизайны и оценки нестандартных экспертиментов через A/B (с обычными у нас платформа справляется); • кодишь ML-решения, которые действительно нужны бизнесу, и передаешь их в прод. Задачи очень разнообразные (ранжирование в поиске и рекомендашки в мобильном приложении, определение взаимозаменяемых и комплементарных товаров, up-lift моделирование, прогнозирование ресурсной потребности в магазинах и т.д.); • пишешь интересные статьи по результатам выполненных задач и не только. Все задачи ведешь в плотном контакте с бизнес-заказчиком.

Требования:

• Опыт работы в DS-сфере от двух лет
• Знание Python
• Знание классических алгоритмов и структур данных
• Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения;
• Знание SQL - умеешь строить оптимальные запросы, знаешь оконки, знакомство с hadoop-стэком будет плюсом;
• A/B тесты, генерация и проверка гипотез (будет плюсом опыт с variance reduction, CUPED, линеаризацией и методом бакетов)

Будет плюсом:

• Будет преимуществом: опыт работы с (docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow)
• Будет преимуществом: наличие опыта вывода разработанных решений в прод

Ответы на 10 важных вопросов :

1. Данные: данных петабайты, стек Hadoop, Hive, Spark.
2. Железо: под команду 2 сервера под расчеты, каждый Intel Xeon 32Core 256 GB RAM Bare Metal. Данные храним в Hadoop. Что касаемо ноутбуков - выдаются HP / Dell.
3. Масштаб влияния на core-бизнес? Решаемые задачи затрагивают более 22000 магазинов по всей стране.
4. Уровень развития Data Science в компании? Data Science в компании выделен как одно из ключевых направлений.
5. Роль дата сайентиста: полный цикл от понимания бизнес потребности до внедрения решений для решения ее.
6. Бэкграунд у вашего руководителя? Linkedin
7. Как часто вам будут мешать работать? мешать работать не будем, 3-4 часа регулярных встреч в неделю
8. Карьерный рост: рост по результатам performance review, которые проводятся 2 раза в год.
9. Prod/Research: задача может быть любая, так что research + prod
10. Функция сервиса или лидера? На этапе стажировки 100% сервис.