Lead Data Scientist

Описание роли

На позиции Lead Data Scientist в Wildberries вы станете ключевым экспертом по машинному обучению и искусственному интеллекту, отвечающим за формирование ML-стратегии и её реализацию в крупнейшем российском e-commerce. Вы будете выстраивать полный ML lifecycle: от сбора данных до деплоя моделей, внедрять XAI-подходы и обеспечивать reproducibility решений.

Ваши основные задачи:
* Сформировать ML-стратегию и дорожную карту совместно с командами продукта и безопасности;
* Определить метрики качества моделей, стоимость ошибок и риски drift’a;
* Спроектировать архитектуру для анализа мультимодальных сигналов (текст, аудио, видео, метаданные) с применением fusion-подходов, sequence- и graph-моделей;
* Настроить данные: data contracts, feature store, offline/online оценку, A/B- и Shadow-тестирование, мониторинг дрейфа и качества, retraining;
* Внедрить инженерные практики: CI/CD, observability, SLO по латентности и доступности;
* Руководить командой из 3 Senior Data Scientists: менторинг, ревью, приоритизация, найм и развитие специалистов;
* Синхронизироваться с платформой и бэкендом: API, стриминг, оркестрация, безопасность данных и соответствие политикам.

Уникальность вакансии

Wildberries предлагает работу полностью удалённо, гибкий график и возможность влиять на ключевые бизнес-решения в крупнейшем B2C E-commerce. Вы станете лидером в построении сложных ML-систем, используя современные технологии: Python, PyTorch, MLflow, Docker, Kubernetes и XAI. Команда работает с мультимодальными сигналами и передовыми модельными подходами, что обеспечивает карьерный рост и уникальный опыт.

О компании

Wildberries — ведущая онлайн-платформа розничной торговли с миллионами заказов в месяц. Компания инвестирует в Data Science и инновации, автоматизирует процессы безопасности и стимулирует внутренние исследования. В Wildberries ценят экспертизу, предоставляют возможности для обучения и поддерживают инициативы сотрудников в области AI и ML-исследований.

ML-стратегию и reproducibility моделей вы будете внедрять сразу в продакшн, что позволит вам увидеть реальный бизнес-эффект и повысить эффективность процессов. Присоединяйтесь к команде, чтобы развивать мультизадачные решения на стыке искусственного интеллекта и большого e-commerce.