#Озон: Data Scientist NLP/LLM, Маркетплейс, Инструменты поддержки и CRM
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы от 2-ух лет;
• Опыт работы с #GAN, fine-tuning LLM моделей;
• Анализ данных, парсинг, обработка, API;
• Умение писать продакшн-код;
• Желание выдвигать гипотезы по улучшению процессов, общаться с бизнесом.

⚡️ Что делать:
• Доработка моделей суммаризации, перефразирования, генерации названий и проблематик обращений;
• Построение ретриверов и RAG на данных компании;
• Проработка оценки генерации моделей и разметки данных с применением LLM;
• Проработка архитектуры и написание сервисной части на Python + Triton Inference Server;
• Исследование рынка #NLP-технологий;
• Кластеризация и классификация текста, в рамках применения в пред/пост-обработке генеративных нейросетей.

🚀Откликнуться

#Озон: Data Scientist, Маркетплейс, Контент и товары
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• #python, знание алгоритмов и структур данных уровня LeetCode Medium;
• Знание #DL и #ML;
• Опыт с #NLP, #CV;
• Опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта.

⚡️ Что делать:
• Разработка и обучение моделей машинного обучения для задач компьютерного зрения и NLP;
• Анализ и обработка данных;
• Работа с PyTorch;
• Участие в R&D проектах;
• Тестирование и оптимизация моделей;
• Поддержка существующих моделей.

➡️ Кому подойдет:
Команда в поисках талантливого Data Scientist, которая работает с компьютерным зрением и проводит исследования и разработки в области NLP.

🚀Откликнуться

#Озон: Data Scientist, Ранжирование
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Сильный #python;
• Знание ML;
• Опыт работы в Data Science от 3х лет;
• Уверенное знание hadoop - стека, опыт работы с большими данными.

⚡️ Что делать:
• Заниматься полным циклом #DS/#ML задач для улучшения качества алгоритма ранжирования товаров в поисковой выдаче;
• Работать с данными от их исследования до автоматизации пайплайнов для регулярных расчетов датасетов и фичей на pyspark;
• Искать подходящие ML решения для бизнес-задач, планировать и проводить оффлайн и онлайн (А/Б) эксперименты.

➡️ Кому подойдет:
У команды петабайты реальных логов событий пользователей и возможности быстро проверять гипотезы, которые влияют на продукт, которым пользуются десятки миллионов людей. Разработчики делают прогрессивные вещи и применяем cutting edge технологии.

🚀Откликнуться

#Озон: Data Scientist, Маркетплейс, Контент и товары
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Хорошее знание #python;
• Опыт работы с PyTorch;
• Глубокое понимание классического #ML;
• Знание SotA моделей в области #NLP и #CV;
• Опыт работы с tritonserver, PySpark, Vertica;
• Желание развиваться в области компьютерного зрения и NLP.

⚡️ Что делать:
• Разработка и обучение моделей ML для задач CV и NLP;
• Анализ и обработка данных;
• Работа с PyTorch;
• Тестирование и оптимизация моделей;
• Поддержка существующих моделей.

➡️ Кому подойдет:
Команда в поисках талантливого Data Scientist, которая работает с компьютерным зрением и проводит исследования и разработки в области NLP.

🚀Откликнуться

#Озон: ML Engineer (Инструменты аналитики и цен, Машинное обучение и матчинг)
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт коммерческой разработки сервисов использующих #ML модели;
• Владение языком #python;
• Опыт работы с СУБД и знание #sql;
• Хорошее знание алгоритмов и структур данных;
• Опыт написания тестов и тестируемого кода;
• Понимание процессов CI/CD;
• Знание Linux.

⚡️ Что делать:
• Разработка сервисов, работающих с большими данными;
• Участие в разработке архитектурных решений;
• Интеграция решений с сервисами, написанными на #go, через grpc/kafka;
• Взаимодействие с участниками команды (разработка, аналитики, PM) и с другими командами.

🚀Откликнуться

#Озон: Data Scientist, Маркетплейс, Антибот
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт построения классификаторов;
• Умение решать задачи leetcode-medium;
• Хорошая математическая база;
• Знание основ статистики и #ML;
• Уверенное знание #python;
• Уверенное знания #sql;
• Знание основных Python библиотек для Data Science;
• Развитое аналитическое системное мышление.

⚡️ Что делать:
• Анализ трафика, выявление закономерностей в нём;
• Построение моделей по детектированию ботов;
• Разбор инцидентов блокировок системой;
• Поддержка и доработка имеющихся проектов;
• Взаимодействие с коллегами и участие в новых проектах.

➡️ Кому подойдет:
Задача команды - защищать ключевые сервисы Ozon от паразитного бот-трафика. Если ты вдохновляешься возможностью поработать сразу со многими инструментами, не боишься высоких нагрузок и больших объемов данных, команда ждет твой отклик.

🚀Откликнуться

#Озон: Data Engeneer, Эффективность рекламы
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Хорошее знание #python;
• Опыт разработки DWH, построения ETL пайплайнов (Spark, #sql);
• Понимание основ классического #ML и математической статистики;
• Развитое продуктовое мышление;
• Проактивность, интерес к сфере рекламы и задачам в Computational Advertising.

⚡️ Что делать:
• Разрабатывать пайплайны подготовки данных для ML команды;
• Настраивать процессы регулярной заливки фичей в фича-сторы;
• Строить дашборды для поиска разладок;
• Разрабатывать инструменты аналитики качества ML моделей.

➡️ Кому подойдет:
Команда занимается полным циклом разработки продукта: от аналитики для помощи бизнесу в поиске проблем и точек роста до упаковки готового решения в сервис.

🚀Откликнуться

#Озон: Senior ML Engineer (Senior Data Scientist), Маркетплейс, Цены и анализ конкурентов
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Коммерческий опыт в DS от 3 лет;
• Знание #ML;
• Знание #python и PySpark;
• Знание алгоритмов и структур данных;
• Проактивность, большое желание развиваться и развивать людей вокруг;
• Желание развиваться в области #CV и #NLP.

⚡️ Что делать:
• Обучение и выкатка в прод новых моделей (ML / CV / NLP) - в зависимости от экспертизы;
• Исследование новых подходов для улучшения ключевых метрик матчинга;
• Написание и оптимизация алгоритмов обработки данных на PySpark;
• Постановка и декомпозиция задач для себя и коллег;
• Поиск новых способов создания ценности для компании.

➡️ Кому подойдет:
Среди текущих целей команды есть такие, как повышение полноты матчинга за счёт обучения новых текстовых и картиночных моделей, продвинутой работы с атрибутами и различных усовершенствований пайплайна. Также команда занимается разработкой сервиса real-time матчинга товаров.

🚀Откликнуться

#Озон: Ведущий Data Scientist, Группа логистики, Ozon Fresh
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Знание #python и стандартных DS библиотек (numpy, pandas, sklearn, etc.);
• Знание хотя бы одного диалекта #sql (предпочтительней PostgreSQL);
• Знание Hadoop + Spark, написание расчётов в PySpark;
• Опыт решения дискретных оптимизационных задач: NP-полные/NP-трудные задачи. Опыт пользования хотя бы одной питоновской либы оптимизации;
• Высшее образование в одной из сфер: математика, компьютерные науки.

⚡️ Что делать:
• Анализировать данные: распределение заказов, геотреки курьеров, и др;
• Анализировать опоздания и "плохо построенные" маршруты;
• Заниматься мат. моделированием;
• Писать код и выводить его в продакшн;
• Общаться с заказчиком, формализовывать требования;
• Креативить, предлагать новые идеи.

🚀Откликнуться

#Озон: Руководитель группы Data Science (DL), Рекомендации и персонализация
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы в роли Data Scientist / #ML Engineer от 4х лет;
• Опыт руководства командой DS/MLE от 3х человек;
• Опыт решения сложных прикладных задач с помощью #DL;
• Понимание трендов развития и последних достижений в различных доменах Deep Learning;
• Уверенное владение #python.

⚡️ Что делать:
• Руководить командой специалистов DS/DL, нанимать инженеров в команду (команда до 8 человек);
• Разрабатывать эффективные системы обучения и выводить в продакшн большие #рексис;
• Совместно с руководителями смежных команд разрабатывать и реализовывать архитектуру всей системы рекомендаций;
• Создавать и развивать метрики качества обучения.

🚀Откликнуться

#Озон: Senior data scientist, Маркетплейс, Доставка
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы в #ML и DS проектах от 3 лет;
• Опыт решения задач прогнозирования #TimeSeries;
• Умение писать на #python;
• Умение работать с данными на PySpark, #sql или Pandas;
• Знание и понимание классических ML алгоритмов.

⚡️ Что делать:
• Проводить эксперименты с целью улучшения качества прогноза;
• Оптимизировать пайплайны подготовки фичей;
• Анализировать данные по продажам разных групп товаров для генерации идей улучшения прогноза;
• Писать код для релиза новых моделей.

➡️ Кому подойдет:
Сейчас перед командой стоят задачи улучшения качества прогноза в целом за счет добавления новых признаков или экспериментов с новыми подходами и увеличения покрытия прогнозируемых товаров.

🚀Откликнуться

#Озон: Data Scientist, Маркетплейс, Контент и товары
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Знание #python и опыт разработки на нем;
• Знаете алгоритмы и структуры данных уровня LeetCode Medium;
• Отлично знаете классический #ML и #DL;
• Работали с #NLP, #CV и интересуетесь NLP;
• Имеете опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта;
• Работали с большей частью нашего стека.

⚡️ Что делать:
• Разработка и обучение моделей машинного обучения для задач компьютерного зрения и NLP;
• Анализ и обработка данных;
• Работа с PyTorch;
• Участие в R&D проектах;
• Тестирование и оптимизация моделей;
• Поддержка существующих моделей.

➡️ Кому подойдет:
Команде нужен кандидат, который уже имеет опыт работы с PyTorch и готов развиваться в этой области.

🚀Откликнуться

#Озон: Senior data scientist, Маркетплейс, Доставка
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы в #ML и DS проектах от 3 лет;
• Опыт решения задач прогнозирования #TimeSeries;
• Умение писать на #python;
• Умение работать с данными на PySpark, #sql или Pandas;
• Знание и понимание классических ML алгоритмов.

⚡️ Что делать:
• Проводить эксперименты с целью улучшения качества прогноза;
• Оптимизировать пайплайны подготовки фичей;
• Анализировать данные по продажам разных групп товаров для генерации идей улучшения прогноза;
• Писать код для релиза новых моделей.

➡️ Кому подойдет:
Команда занимается прогнозированием спроса на десятки миллионов товаров для сторонних селлеров, которые размещают товары на Озон.

🚀Откликнуться

#Озон: Data Scientist (Deep Learning), Рекомендации и персонализация
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Хорошее знание #python;
• Отличное знание основных алгоритмов и структур данных;
• Понимание принципов классического #ML и #DL;
• Знание основных архитектур нейросетей, применяемых в рекомендациях;
• Опыт разработки и (или) вывода в продакшн Deep Learning алгоритмов.

⚡️ Что делать:
• Участвовать в проработке/обучении и выкатке в прод моделей рекомендаций с упором на нейросетевые архитектуры;
• Интегрировать разработанные решения с runtime движком на Golang.

➡️ Кому подойдет:
Команда занимается персонализированным подбором контента для пользователей с целью повышения прибыльности компании. Основным фокусом является разработка и выкатка нейросетевых моделей в продакшн.

🚀Откликнуться

#Озон: Data Scientist, Ранжирование
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы в Data Science от 3х лет;
• Уверенные теоретические знания #ML;
• Сильный #python;
• Уверенное знание hadoop - стека, опыт работы с большими данными.

⚡️ Что делать:
• Заниматься полным циклом DS/ML задач для улучшения качества алгоритма ранжирования товаров в поисковой выдаче;
• Работать с данными от их исследования до автоматизации пайплайнов для регулярных расчетов датасетов и фичей на pyspark;
• Искать подходящие ML решения для бизнес-задач, планировать и проводить оффлайн и онлайн (А/Б) эксперименты.

🚀Откликнуться

#Озон: Data Scientist, Факторы ранжирования
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы в Data Science от 3-х лет;
• Уверенные теоретические знания #ML;
• Сильный #python;
• Уверенное знание hadoop-стека, опыт работы с большими данными.

⚡️ Что делать:
• Заниматься полным циклом разработки факторов для моделей ранжирования со стороны ML: исследование исходных данных, автоматизации пайплайнов для регулярных расчетов факторов и агрегатов на pyspark, проведение приемки разработанных факторов;
• Разрабатывать новые сложные факторы ранжирования в поиске и каталоге: текстовые на основе foundation-моделей, персонализация, факторы из рекомендаций и др.;
• Искать подходящие ML решения для бизнес-задач, планировать и проводить оффлайн и онлайн (А/Б) эксперименты.

🚀Откликнуться

#Озон: Senior Data Scientist, Подгруппа анализа данных
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт написания продакшн кода, в идеале для #ML-решений: #рексис, #CV, #LLM;
• Хорошее знание базовых алгоритмов и структур данных;
• Уверенное знание и опыт применения паттернов разработки;
• Базовые навыки систем-дизайна и ml-систем-дизайна;
• Уверенные знания математики и машинного обучения.

⚡️ Что делать:
• Создавать масштабируемые и отказоустойчивые сервисы предиктивной аналитики;
• Осуществлять супервизию архитектуры текущих сервисов;
• Создавать SOTA-модели потребления критических инфраструктурных ресурсов;
• Решать задачи численной оптимизации, задачи оптимальной упаковки;
• Участвовать в Code review, имплементации лучших практик разработки масштабируемых систем, помогать в развитии hard скиллов команды.

➡️ Кому подойдет:
Основная задача Подгруппы анализа данных - точно прогнозировать рост нагрузки на разные компоненты системы.

🚀Откликнуться

#Озон: TeamLead Data Scientist, Маркетплейс, Обработка видео и звука
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт управления командой;
• Самостоятельность;
• Гибкость;
• Готовность к изменениям.

⚡️ Что делать:
• Взаимодействовать со своим руководителем, декомпозировать цели, заниматься планированиям;
• Руководить командой, вести проекты;
• Выстраивать внутренние процессы;
• Общаться с бизнесом;
• Проводить поиск, онбординг и менторинг сотрудников.

🚀Откликнуться

#Озон: Старший Data Scientist (NLP), Понимание запроса
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Опыт #NLP в коммерческой разработке от 3х лет;
• Понимание запроса;
• Интерес к данным наравне с интересом к архитектурам моделей;
• Базовые знания теорвера и статистики;
• Навыки проектирования ПО;
• Английский для чтения статей.

⚡️ Что делать:
• Исследование доступных данных, создание пайплайнов сбора тренировочных и валидационных датасетов;
• Анализ результатов модели, метрик и формулировка гипотез по улучшению моделей;
• Обучение моделей (в основном текстовых), подбор параметров, архитектур;
• Планирование, выполнение и анализ АБ-тестов;
• Оптимизация моделей, вывод в прод;
• Автоматизация всех этих процессов.

🚀Откликнуться

#Озон: Cтарший MLOps разработчик, GPU инфраструктура
#Офис #Москва

➡️ Кому подойдет:
Команда отвечает за создание и поддержку пайплайнов для автоматизации процессов начиная со сбора и обработки данных и заканчивая обучением и инференсом моделей DS команд в направлении "Поиск и каталог". Команда также отвечает за все GPU ресурсы направления, поэтому одной из основных задач является обеспечение эффективного использования ресурсов для обучения и инференса моделей.

🚀Откликнуться | Все вакансии