Senior Data Scientist - Personalization & Predictions

Название: Старший специалист по данным — Персонализация и Прогнозы Местоположение: Чешская Республика / Чехия

Вознаграждение (Диапазон базовой заработной платы): 1 470 000 – 1 830 000 CZK

Bloomreach создает ведущую в мире платформу агентов для персонализации. Мы революционизируем способы взаимодействия бизнеса с клиентами, создавая и развертывая AI-агентов для персонализации всего пути клиента.

Мы делаем автономный поиск мейнстримом, делая поиск продуктов более интуитивно понятным и разговорным для клиентов, а также более прибыльным для бизнеса.

Мы делаем разговорный шопинг реальностью, предоставляя каждому покупателю индивидуальное руководство и экспертные знания о продуктах — доступные по запросу, на каждом этапе их пути.

Мы разрабатываем будущее автономного маркетинга, освобождая рабочие процессы от рутины и возвращая маркетологам креативную, стратегическую и клиентоориентированную работу, которой они всегда должны были заниматься.

И мы строим все это на базе единого AI-движка — Loomi — чтобы персонализация была не только автономной… она была также последовательной. От розничной торговли до финансовых услуг, от гостеприимства до игр, компании используют Bloomreach для достижения более высокого роста и долгосрочной лояльности. Мы обеспечиваем персонализацию для более чем 1400 мировых брендов, включая American Eagle, Sonepar и Pandora.

Вы присоединитесь к команде Искусственного интеллекта. Мы отвечаем за алгоритмическое ядро платформы: Прогнозы, Контекстную персонализацию, контекстные бандиты, автосегментацию и агентные рабочие процессы, лежащие в основе Loomi. Мы работаем с поведенческими данными в терабайтных масштабах, у более чем 1400 клиентов, в продакшене, каждый день. В настоящее время мы предоставляем нашим сотрудникам гибкость в работе из любой точки соответствующего региона (Центральная и Восточная Европа), или мы будем рады встретить вас в наших офисах в Братиславе (Словакия) или Брно, Праге (Чехия) на полный рабочий день.

Миссия

Вы находите закономерность в том, как на самом деле ведут себя клиенты 1400 брендов — и доказываете, что это повлияло на бизнес-метрику. Ваши модели решают, какие клиенты, как ожидается, уйдут, какие сегменты формируются сами по себе, какое предложение видит покупатель, и изменила ли скидка что-либо или она все равно привела бы к конверсии.

Что вы будете делать на самом деле

• Формулируйте проблему перед моделированием. Большая часть нашей наиболее значимой работы поступает в виде неясного бизнес-вопроса, и превращение его в нечто измеримое — это первая задача.
• Работайте с данными в масштабе. Поведенческие данные, каталоги продуктов и потоки событий в BigQuery и Databricks — находите признаки, которые несут реальный прогностический сигнал, а не те, которые легко вычислить.
• Создавайте и оценивайте модели для прогнозирования и контекстной персонализации: склонности к оттоку и оттока, контекстных бандитов, автосегментации, прироста и инкрементальности.
• Разрабатывайте оценку, а не только модель. Офлайн-метрики, бэктесты и A/B-дизайн, который решает, будет ли это запущено. Вы отвечаете на вопрос «как мы узнаем, стало ли хуже?»
• Привносите методы извне и честно оценивайте их — читайте литературу, проводите быстрые PoC и отличайте реальный результат от хорошо разрекламированного.
• Чисто передавайте работу ML-инженерам. Вы владеете моделью и доказательствами; они владеют тем, чтобы она работала в продакшене. Эта передача — документ и разговор, а не ноутбук через стену.
• Объясняйте свои результаты людям, которые не являются специалистами по данным — руководству по продуктам, инженерии, а иногда и клиентам.

Как выглядит успех через 12 месяцев

• Две созданные вами модели находятся в продакшене, и вы можете назвать бизнес-метрику, на которую повлияла каждая из них.
• Вопрос, который обсуждала команда, решен с доказательствами, и на вашу запись ссылаются.
• ML Engineering описывает ваши передачи как простые.

Эта роль может быть гибкой в трех направлениях

Мы скорее адаптируем ее под вас, чем наоборот.

• Моделирование и наука о данных — признаки, эксперименты и имеет ли значение число.
• ML-продуктовый инжиниринг — вы отвечаете за ML-функцию от начала до конца, и ML-часть делает ее интересной.
• Платформа и MLOps — конвейеры, обслуживание, развертывание, наблюдаемость, стоимость вывода.

Большинство людей склоняются к одному направлению и затрагивают другие. Эта вакансия сосредоточена на первом. Если вы предпочитаете отвечать за путь обслуживания, задержки и надежность, наша вакансия Senior AI/ML Engineer (в Чехии или Словакии) подходит лучше, и подавать заявку на обе можно.

Что вам понадобится

• Более 5 лет опыта создания ML-моделей, которые были запущены и использовались кем-то, кроме вас — в индустрии, а не только в исследованиях или учебных курсах.
• Отличный Python и действительно сильный SQL. Вы должны быть готовы к работе с хранилищем данных и самостоятельно находить в нем путь.
• Солидная база в классическом ML — древовидные модели, регрессия, классификация, кластеризация — и способность понять, когда более простая модель является правильным решением.
• Реальная строгость в дизайне экспериментов и их оценке. Вы понимаете, почему метрика изменилась, и когда она не изменилась по причине, которую все предполагают.
• Комфорт работы на облачной платформе данных — мы работаем в GCP (BigQuery) и Databricks, но принципы универсальны.
• Количественная степень или эквивалентная практическая глубина знаний.
• Рабочий английский язык, письменный и устный.

Плюс реальная глубина знаний как минимум в одной из областей:

• Причинно-следственный анализ и моделирование прироста — отделение тех, кто совершает покупку из-за вмешательства, от тех, кто совершил бы покупку в любом случае.
• Контекстные бандиты, последовательное принятие решений или оценка вне политики.
• Ранжирование, рекомендательные системы или информационный поиск.
• Оценка LLM или прикладная работа со стеком GenAI.

Также хорошо: вы ежедневно используете агентные инструменты кодирования и имеете представление о том, где они помогают, а где — нет. Мы зарабатываем на жизнь, создавая агентов, и люди, которые их используют, обычно лучше понимают их.

Фактический предлагаемый диапазон оплаты будет учитывать различные потенциальные факторы, учитываемые при определении вознаграждения, включая, помимо прочего, навыки, квалификацию, географическое положение, достижения, опыт, верительные грамоты, внутреннее равенство и потребности бизнеса, и может отличаться от указанного выше диапазона.

Диапазон базовой заработной платы

1 470 000 Kč — 1 830 000 Kč CZK

Еще кое-что, что вам понравится в Bloomreach

Культура

Большая свобода и доверие. В Bloomreach мы не отмечаем время прихода и ухода, у нас нет ни корпоративных правил, ни долгих процессов утверждения. Эта свобода идет рука об руку с ответственностью. Мы заинтересованы в результатах с первого дня.

Мы определили наши 5 ценностей и 10 основных ключевых поведенческих моделей, в которые мы твердо верим. Мы можем добиться успеха только в том случае, если каждый изо дня в день живет в соответствии с этими моделями поведения. Мы встроили их в наши процессы, такие как подбор, адаптация, обратная связь, личное развитие, оценка производительности и внутренние коммуникации.

Мы верим в гибкий рабочий график, чтобы он соответствовал вашему стилю работы.

Мы работаем в виртуальном режиме с несколькими Bloomreach Hubs на трех континентах.

Мы организуем корпоративные мероприятия, чтобы ощутить глобальный дух компании и воодушевиться предстоящими событиями.

Мы поощряем и поддерживаем наших сотрудников в участии в волонтерской деятельности — каждый Bloomreacher может взять 5 оплачиваемых выходных для волонтерства*

На странице Bloomreach Glassdoor подробно описан наш звездный рейтинг 4,7/5. Оценка культуры на странице Bloomreach Comparably еще выше — 4,9/5

Личное развитие

У нас есть Программа развития персонала — участие в семинарах по личному развитию на различные темы, проводимых экспертами из компании. Мы постоянно разрабатываем и обновляем карты компетенций для отдельных должностей.

Наш штатный тренер по коммуникациям Иво Вечера (Ivo Večeřa) готов помочь в решении рабочих задач, связанных с коммуникацией и принятием решений.*

Наших менеджеров активно поощряют к участию в Программе развития лидеров, чтобы развиваться в областях, которые мы считаем важными для любого лидера. Программа включает регулярную всестороннюю обратную связь, консультации с коучем и последующие встречи.

Bloomreachers ежегодно используют бюджет в размере 1500 долларов США на профессиональное образование для приобретения образовательных продуктов (книги, курсы, сертификаты и т. д.)*

Благополучие

Программа поддержки сотрудников — с консультантами — доступна для решения нерабочих вопросов.*

Подписка на Calm — приложение для сна и медитации.*

Мы организуем дни «DisConnect», когда Bloomreachers по всему миру получают дополнительный выходной каждый квартал, позволяя нам вместе отдохнуть и сосредоточиться на занятиях вдали от экрана с нашими близкими.

Мы способствуем совместным занятиям спортом, йогой и медитацией.

Увеличенный отпуск по уходу за ребенком до 26 календарных недель для первичных опекунов.*

Вознаграждение

Ограниченные акции (RSU) или опционы на акции предоставляются в зависимости от роли, стажа и местоположения члена команды.*

Каждый может участвовать в успехе компании через бонус за производительность компании.*

Мы предлагаем бонус за рекомендацию сотрудника до 3000 долларов США!

Мы отмечаем и празднуем годовщины работы — Bloomversaries!*

(*В зависимости от типа занятости. Стажеры освобождаются от отмеченных льгот, как правило, в течение первых 6 месяцев.)

Воодушевлены? Присоединяйтесь к нам и трансформируйте будущее коммерческих впечатлений!

Если эта должность вам не подходит, но вы знаете кого-то, кто мог бы отлично справиться, поделитесь — мы будем очень благодарны!

Любые непрошенные резюме/профили кандидатов, отправленные через наш веб-сайт или на личные электронные адреса сотрудников Bloomreach, считаются собственностью Bloomreach и не подлежат оплате агентских сборов.