Data Scientist (Customer Value Proposition)

Мы в поиске Data Scientist в команду CVP (Customer Value Proposition)

Мы разрабатываем решения для персонализации уровней сервиса, чтобы каждый клиент Lamoda получил удобные и выгодные условия.

Основная задача команды – построение и внедрение моделей и продуктовых изменений, которые находят баланс между экономикой корзины, ожиданиями клиента и операционными ограничениями. Мы анализируем данные, предсказываем поведение пользователей и создаем ML-решения для персонального подбора цен, порогов бесплатной доставки и способов оформления заказа, чтобы сделать сервис не только удобным, но и эффективным для бизнеса.

Предстоит работать над следующими задачами:

• Разрабатывать модели для предсказания экономических показателей заказа и поведения пользователей после оформления корзины, влиять напрямую на финансовые показатели компании;
• Оптимизировать флоу заказа через персонализацию, включая выбор способов оплаты, уровней сервиса доставки и дополнительных действий (например, подтверждение через КЦ);
• Участвовать в разработке архитектуры ML-решений, включая системы предсказания, автоматизации и интеграции в high-load сервисы.

Мы ожидаем:

• Опыт работы от 3 лет.
• Опыт работы с Hadoop, Spark, Airflow, Docker.
• Владение Python и умение писать сложные SQL-запросы.
• Отличное понимание классического ML и опыт работы с основными DS-библиотеками.
• Опыт вывода ML-моделей в прод для решения бизнес-задач.
• Знания математической статистики, теории вероятности, алгоритмов и структур данных.

Будет плюсом:

• Опыт проведения A/B-тестов и анализа их результатов
• Опыт менторства и технического лидерства
• Опыт работы с Redis, Aerospike
• Опыт в рекламных технологиях, рекомендательных системах и других высоконагруженных сервисах
• Знания основ и опыт применения Deep Learning
• Высшее образование в области математики, информационных технологий

Стэк технологий: Big data (Hadoop, PySpark, Hive), Python, Catboost, Airflow, Docker, SQL.

Почему у нас классно:

• Полный жизненный цикл разработки data-driven продуктов с применением ML - от генерации идеи и до подведения результатов АБ-теста.
• Кросс-функциональная команда со всеми необходимыми компетенциями для развития продукта.
• Культура code review и принятия решений на основании данных.
• Всё необходимое железо для работы: мощные ресерч-сервера с GPU и большой Hadoop-кластер.
• Сильная команда специалистов и развитое DS-сообщество - активно обмениваемся знаниями и выступаем на митапах.