Senior Applied Scientist (всех полов)

Заголовок: Senior Applied Scientist (всех полов) Местоположение: Берлин

Местоположение: Берлин Занятость: Полная

РОЛЬ И КОМАНДА

Команда Content Personalization & Governance в Zalando отвечает за персонализированный подбор и ранжирование контента для сервисов поиска Zalando. Ключевая часть нашей миссии — способствовать развитию Zalando в вдохновляющую экосистему, которая беспрепятственно объединяет шопинг, сторителлинг и вдохновение стилем через Home Feed — первую точку соприкосновения платформы с миллионами активных модных клиентов. Команда находится на критическом пересечении алгоритмической релевантности и бизнес-ценности. Используя передовые модели глубокого обучения (deep learning) и обучения с подкреплением (reinforcement learning), мы создаем интеллектуальные системы подбора контента, которые максимизируют немедленную монетизацию, одновременно повышая долгосрочную лояльность клиентов.

В роли Senior Applied Scientist вы будете играть центральную роль в создании и масштабировании следующего поколения этих систем подбора на платформе. На этой позиции вы присоединитесь к высокоэффективной, междисциплинарной команде учёных и инженеров и будете руководить высокоэффективными исследовательскими и производственными инициативами, объединяя рекомендательные системы, алгоритмы ранжирования и моделирование экономических компромиссов для формирования будущего персонализированного подбора в масштабе.

ЧТО БЫ МЫ ХОТЕЛИ, ЧТОБЫ ВЫ ДЕЛАЛИ (И ВАМ ЭТО НРАВИЛОСЬ)

• Разрабатывать и внедрять передовые модели глубокого обучения (Deep Learning) и обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) для алгоритмов подбора контента в реальном времени на поверхностях с высоким трафиком.
• Формулировать и решать многоцелевые задачи ранжирования и распределения в масштабе, оптимизируя динамические компромиссы между краткосрочной конверсией, долгосрочной вовлеченностью клиентов и бизнес-монетизацией.
• Вносить вклад в долгосрочные исследовательские дорожные карты для персонализированного подбора и ранжирования контента, переводя стратегические бизнес-цели и цели управления в конкретные научные задачи.
• Тесно сотрудничать с ведущими учёными (Principal Scientists), инженерами данных/ML и менеджерами по продуктам для внедрения передовых решений машинного обучения в продакшн, преодолевая высокую техническую неопределённость и обеспечивая беспрепятственное согласование интересов всех заинтересованных сторон.
• Выступать в роли наставника и технического партнера для учёных в команде, отстаивая строгие методологии экспериментов и активно участвуя в научном сообществе Zalando.

МЫ ХОТИМ ВАС ПОЗНАКОМИТЬСЯ, ЕСЛИ ВЫ ИМЕЕТЕ…

• Ученую степень (M.Sc., Ph.D.) или эквивалентный отраслевой опыт в области машинного обучения (Machine Learning), прикладной экономики (Applied Economics), эконометрики (Econometrics), компьютерных наук (Computer Science), статистики (Statistics) или смежной количественной области.
• Более 6 лет опыта прикладных научных исследований, руководящих полным циклом решений в области ИИ/МО — от идеи и исследований до крупномасштабного внедрения, в идеале в сочетании с сильным портфолио публикаций, продвигающих передовые методы для реальных приложений.
• Глубокие практические знания в области глубокого обучения (Deep Learning), рекомендательных систем (Recommender Systems), обучения с подкреплением/метода «бандитов» (Reinforcement Learning/Bandits), многоцелевой оптимизации (Multi-Objective Optimization) и причинно-следственного машинного обучения (Causal ML) в сочетании с обширным опытом проектирования и оценки сложных A/B тестов.
• Подтвержденный опыт руководства в формировании научных дорожных карт и сотрудничества с отделами продуктов, науки, инженерии и высшим руководством для выявления бизнес-возможностей и решения сложных задач с помощью научных решений.
• Сильные технические навыки владения Python и фреймворками глубокого обучения (например, TensorFlow, PyTorch) для RL, а также современными ИИ-помощниками и агентами, наряду с практическим опытом создания и масштабирования рекомендательных и ранжирующих движков в продакшене на облачных платформах (AWS).

НАШЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Zalando предлагает ряд льгот, вот краткий обзор того, что вы можете ожидать. Обратитесь к своему менеджеру по подбору талантов, чтобы узнать больше о том, что мы предлагаем.

• Программа акций для сотрудников
• Скидка 40% на модные и косметические товары, продаваемые и доставляемые Zalando, 30% на Zalando Lounge, скидки от внешних партнеров
• 2 оплачиваемых дня волонтерства в год
• 27 дней отпуска в год на старте
• Помощь в релокации (по предварительному соглашению)
• Семейные услуги, включая консультирование и поддержку
• Варианты для здоровья и благополучия (включая Gympass)
• Поддержка и коучинг по психическому здоровью
• Развивайте свое обучение с помощью нашей платформы обучения и проводимых дважды в год обзоров коллег.
• Узнайте все о Zalando и наших ценностях здесь:

ИНКЛЮЗИВНОСТЬ ПО ЗАМЫСЛУ

В Zalando мы стремимся быть инклюзивными по замыслу. И это видение начинается с нашего найма — мы не дискриминируем по признаку гендерной идентичности, сексуальной ориентации, самовыражения, этнической принадлежности, религиозных убеждений или статуса инвалидности. Вы можете не указывать фотографию, возраст или семейное положение в своей заявке. Мы оцениваем кандидатов только по их квалификации и заслугам.

Мы хотим обеспечить вам превосходный опыт кандидата. Пожалуйста, сообщите нам о любых необходимых вам условиях, чтобы мы могли наилучшим образом поддержать вас на протяжении всего процесса найма.

do.BETTER — наша стратегия в области разнообразия и инклюзивности: Наши группы поддержки сотрудников:

Возможность работать из-за границы в течение 30 (рабочих) дней в календарный год