Data Scientist (команда Поиска)

Что предстоит делать:

• Улучшать модель текстовой релевантности;
• Поддерживать и разработывать инструменты для работы с асессорскими разметками;
• Создавать модель понимания запроса (NER + классификация);
• Развивать модель векторного семантического поиска.

Что ждем от кандидата:

• совокупный опыт работы в ML от 3-х лет
• предыдущий опыт работы в сфере Информационного поиска/RecSys/NLP/E-commerce на позиции уровня Middle и выше;
• знание классических алгоритмов ML;
• знание классических и современных алгоритмов NLP;
• уверенное владение Python и базовые знания SQL;
• опыт полного цикла внедрения моделей (сбор данных, обучение и оценка модели, проведение А/Б-тестов, выкатка модели в прод);
• самостоятельность, проактивность и умение декомпозировать при решении задач.

Наш стэк:

• Пишем на Python и SQL;
• Данные храним в ClickHouse, S3;
• Прототипируем в Jupyter, успешные эксперименты переносим на Airflow + Kubernetes;

Что мы предлагаем:

• Смешанный формат: можно работать из офиса в Москве (Садовническая улица, 9А) или удаленно;
• Соц.пакет — ДМС, спорт, промокоды на заказ продуктов или билеты в отпуск;
• Предоставляем технику для работы на ваш выбор;

Команда:

• Мы стараемся нанимать тех, с кем нам хорошо, поэтому работой дело не ограничивается;
• Вместе мы занимаемся спортом, ездим на шашлыки, ходим на внешние хакатоны, играем в настолки, ну и бары, куда же без них;
• Возможности для роста и развития:
• Сбермаркет активно развивается и растет, что дает возможности роста горизонтально, вертикально и диагонально;
• Внешнее и внутреннее менторство. Если вы знаете классного эксперта и хотите обсудить ваш рабочий проект, это приветствуется и финансируется;
• Бюджет на обучение;
• Поддержка участия в хакатонах - команда из опытных хакатонщиков, days off, сервера;
• Корпоративная культура:
• Открытость: мы умеем давать обратную связь корректно и вовремя;
• Свобода и ответственность: мы верим, что выдающийся результат достижим при максимальной свободе в принятии решений;
• Fail fast: ошибки это “ок”, для инноваций они необходимы, главное не повторять одни и те же и быстро тестировать гипотезы;

А еще:

• Мы не работаем "в стол", мы сами отвечаем за полный цикл жизни гипотезы - от рисерча в ноутбуке до выкатки на продакшн;
• Мы уделяем большое внимание обучению сотрудников, поэтому в нашей knowledge base можно найти много интересных курсов, книг и записей конференций;
• Мы сами участвуем в конференциях, как спикеры;
• Проводим внутренние митапы и дискуссионные клубы;
• Не боимся экспериментировать с новыми решениями и технологиями;
• У нас Pet friendly офис.