«Спортмастер» — международная сеть спортивных магазинов качественного инвентаря для фитнеса, летних и зимних видов спорта, а также товаров для активного отдыха.
За этой огромной сетью стоит большое IT-подразделение, в котором сейчас трудятся более 1000 специалистов. В 2019 году оно окончательно оформилось в «Sportmaster Lab». Ребята поддерживают работоспособность сайтов, “допиливают” приложение, дополняя его все новыми и новыми фичами, и стараются открыто рассказывать о своей работе.
Сейчас «Sportmaster Lab» находится на этапе создания продуктовых команд, внедряют современные подходы к разработке. В связи с расширением ML команды в департамент анализа данных и машинного обучения под руководством Сергея Фомичева, ФУПМ МФТИ, требуется специалист на позицию Junior Data Scientist для решения классических ML задач построения скоринговых моделей клиентского поведения. Цель — оптимизация функциональности цифровых продуктов компании и повышения качества прямых коммуникаций с клиентами.
Текущие проекты команды
- Прогнозные модели клиентского поведения (например, предсказание покупки за период).
- Uplift моделирование оптимальной промо кампании для клиента.
- Различные реализации user-product и product-product рекомендательных систем.
- Разработка алгоритмов персонализированного ранжирования контента.
Ближайшие планы
- NLP задачи в проектах поискового движка и виртуального ассистента.
- CV в задачах рекомендаций и ранжирования контента.
Чем предстоит заниматься?
- Исследовать новые фичи.
- Дорабатывать витрины данных для повышения точности моделей.
- Поддерживать и развивать auto-ML pipeline по обучению новых моделей под задачи бизнес-заказчика.
- Оформлять и презентовать результат работы ML бизнес-заказчикам.
Что используется в работе?
- Обучение модели на NVidia DGX-2.
- Для подготовки данных используются SQL (Oracle), Hive/Spark.
- Для обучения моделей: Python (Tensorflow / Keras / PyTorch, SKlearn, XGBoost).
- Для автоматизации пайплайнов: Airflow.
- Для организации работы: Jira, Confluence, Git.
Требования к кандидату
- Опыт работы в DS от 1 года.
- Желание самостоятельно разбираться в передовых методиках и алгоритмах, доводить проект от идеи до прототипа.
- Техническое / математическое образование.
- Понимание основных методов Machine Learning.
- Опыт работы с Linux.
- Опыт работы с Git.
- Английский на уровне чтения научных статей.
Желательно:
- Понимание основных методов Deep Learning.
- Опыт работы c Tensorflow / PyTorch / Keras.
Что предлагает работодатель?
- Работу в крупной стабильной российской компании — лидере рынка sports retail.
- Офис — м. Аэропорт (сейчас работа удаленно).
- График работы: 5/2; 8.00-17.00, 9.00-18.00 или 10.00-19.00 (можно выбрать).
- Премии по результатам работы 2 раза в год.
- Дисконтную карту 30% на продукцию магазинов сети.
- Компенсацию питания.
- Перспективы профессионального, карьерного и финансового роста.
- Обучение и сертификацию за счет компании.
- Корпоративные скидки на различные виды страхования и кредитования.
- Корпоративные программы спорта: занятия мини-футболом, волейболом, беговой клуб, хоккейная секция.
- Корпоративные скидки для отдыха: Москвариум, сеть кинотеатров КАРО, Московский театр мюзикла.
- Скидки на спортивные мероприятия.
Где оставить резюме?
Отправить свою заявку можно на сайте Физтех-Союза (внизу страницы).
