Стажёр Data Scientist в команду персонализации и CVM

X5 Tech Стажёр Data Scientist в команду персонализации и CVM Опыт работы: 1–3 года Полная занятость График: 5/2 Формат работы: удалённо

☑️ Чем предстоит заниматься

• Исследовать большие объемы данных о покупательском поведении и находить закономерности для решения бизнес-задач
• Разрабатывать и улучшать ML-модели для прогнозирования оттока и отклика пользователей
• Решать задачи uplift-моделирования и выбора оптимального воздействия на пользователя
• Подбирать персональные товары, категории, скидки, пороги и механики промо
• Генерировать и проверять гипотезы, участвовать в подготовке и анализе A/B-тестов
• Оценивать качество моделей не только по ML-метрикам, но и по влиянию на бизнес-показатели
• Участвовать в развитии внутренних ML-инструментов и фреймворков команды
• Участвовать в подготовке моделей к промышленному запуску и их дальнейшем развитии

☑️ Наши пожелания к кандидатам

• Учишься на старших курсах бакалавриата, в магистратуре или недавно окончил техническую специальность
• Хорошо знаешь Python и умеешь писать понятный и структурированный код
• Знаешь основы машинного обучения и понимаешь принципы работы классических ML-алгоритмов
• Умеешь работать с данными и знаешь SQL
• Понимаешь основы математической статистики, теории вероятностей и проверки статистических гипотез
• Понимаешь принципы проведения A/B-тестов и оценки результатов экспериментов
• Умеешь самостоятельно разбираться в новой задаче, формулировать гипотезы и проверять их на данных
• Интересуешься применением машинного обучения для решения реальных бизнес-задач
• Будет плюсом:
  • Знаком с PySpark и понимаешь основные принципы распределенной обработки данных
  • Работал с PyTorch или другими библиотеками для глубокого обучения
  • Знаком с uplift-моделированием, рекомендательными системами или задачами персонализации
  • Имеешь опыт участия в ML-проектах, соревнованиях, исследовательских или учебных проектах
  • Знаком с Airflow, Docker, Kubernetes, Grafana, MLflow
  • Имеешь представление о жизненном цикле ML-модели и процессе вывода моделей в промышленную эксплуатацию

Контакты: контакт рекрутера