Middle Data Scientist

Нужны специалисты по машинному обучению, нейронным сетям и глубокому анализу данных для решения бизнес-задач.

Описание роли

На позиции Middle Data Scientist вы будете отвечать за подготовку и обработку данных для обучения ML-моделей, ориентированных на задачу матчинга товаров по текстовым и визуальным признакам. Ваша задача — собрать и очистить большие объемы данных, создать конвейер предобработки изображений, токенизировать и векторизовать текстовую информацию. Вы будете экспериментировать с архитектурами нейронных сетей, сочетающими в себе сверточные модели для изображений (CNN) и трансформеры для текста (BERT, GPT), а также гибридные подходы.

Помимо этого, потребуется внедрить систему метрического мониторинга, переводящую ML-метрики (precision, recall, F1-score) в понятные бизнес-показатели: коэффициент точного матчинга, процент ошибочных рекомендаций и другие KPI. Вы также изучите возможности LLM для решения нестандартных задач матчинга, проведете A/B-тестирование и оцените влияние новых решений на конверсию продвижения товаров. Обработка данных для обучения, оптимизация гиперпараметров и настройка пайплайнов — ваши ключевые зоны ответственности.

Практический опыт полного цикла разработки ML-решения (от предобработки сырых данных до деплоя в продакшен), уверенное владение Python и библиотеками (Pandas/Polars, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch) помогут вам добиваться качественных результатов. Знание принципов работы распределённых систем данных и понимание современных NLP-подходов позволят интегрировать решения в масштабируемую инфраструктуру.

Уникальность вакансии

Компания предлагает полностью удалённый формат работы с гибким графиком и возможность самостоятельно выбирать инструменты и методы (контрастивное обучение, Active Learning, модели для edge-устройств). Мы предоставляем масштабируемые вычислительные ресурсы, доступ к облачным платформам и бюджет на эксперименты, чтобы вы могли оперативно проверять гипотезы и внедрять инновации.

Работа с реальными данными крупнейшего ритейлера косметики и парфюмерии позволит вам напрямую влиять на рост ключевых бизнес-показателей: повышение точности рекомендаций, снижение возвратов и увеличение объёма онлайн-продаж. Проект сочетает эксперименты в области CV и NLP, что обеспечивает разнообразие задач и постоянное профессиональное развитие.

О компании

Золотое Яблоко — одна из лидирующих сетей магазинов косметики и парфюмерии в России, успешно развивающая e-commerce с 2003 года. Миссия компании — обеспечить клиентов премиальной косметикой и парфюмерией с помощью умных рекомендаций и персонализации. Сегодня команда ML-инженеров и аналитиков решает задачи автоматизации подбора товаров, прогнозирования спроса и улучшения сервиса, опираясь на новейшие технологии искусственного интеллекта. Коллектив ценит обмен опытом, обучение и открытость к новым идеям.

Присоединяйтесь к команде Data Science, чтобы развивать навыки в области машинного обучения и NLP и внедрять нейронные сети в реальный бизнес-процесс!