1221Системс

Data Scientist (Рекомендательные системы)

Не указана
  • Нижний Новгород
  • Полная занятость
  • Удаленная работа
  • От 3 до 6 лет

1221Systems – аккредитованная IT-компания, специализирующаяся на разработке IT-решений для бизнеса розничной и оптовой торговли.

Наша компания выполняет разработку IT-продуктов группы компании "Сладкая жизнь" – одного из крупнейших дистрибьюторов продуктов питания в России.

На данный момент находимся в поиске Middle Data Scientist на проект по разработке сервиса рекомендаций для ритейла (персональные и общие товарные рекомендации).

Чем предстоит заниматься:

  • разрабатывать рекомендательные системы для ритейла;
  • строить решение для задачи рекомендации промо-товаров и подбору оптимальной скидки;
  • проводить эксперименты в рамках других задач клиентской аналитики;
  • анализировать и визуализировать данные, выявлять закономерности, представлять результаты;
  • выводить разработанные решения в прод (есть возможность прокачать MLOps).

Чего мы ждём от кандидата:

  • коммерческий опыт работы с рекомендательными системами;
  • глубокое понимание RecSys алгоритмов (как базовых, так и DL);
  • знание алгоритмов и метрик для решения задачи ранжирования;
  • выбор метрик и их обоснование;
  • опыт работы с PyTorch;
  • практическое применение различных моделей бустинга.

Стек технологий:

  • ML (Scikit-learn / LightGBM / CatBoost),
  • EDA (Pandas / NumPy / SciPy / Plotly)
  • RecSys (Implicit / LightFM / SVD / DL models)
  • знание технологий из стека: Docker, kubernetes


Будет плюсом:

  • разработка рекомендательных систем для ритейла;
  • опыт работы с большими данными;
  • практическое использование сервисов YandexCloud или других облачных сервисов;
  • опыт работы с API (flask, fastapi);
  • опыт прогнозирования оптимальной скидки;
  • применение LLM для решения бизнес-задач.

Мы предлагаем:

  • оформление по ТК, полностью белая конкурентная зарплата;
  • программа Кафетерия льгот после испытательного срока (ДМС, компенсация затрат на изучение английского языка, занятия спортом или путешествия для себя и семьи, покупку оборудования для работы);
  • 4 дополнительных оплачиваемых day off для лечения в течение года;
  • программа адаптации, обучения, разработка индивидуального плана развития;
  • посещение за счёт компании топовых профильных конференций;
  • комплект необходимого для работы оборудования;
  • удалённый или гибридный режим работы, гибкое начало рабочего дня;
  • демократичные отношения с руководством, все идеи обсуждаются с участием команды;
  • офлайн и онлайн корпоративы, подарки для сотрудников и их детей.