Руководитель группы разработки, Data Science, Опыт покупателя (удаленная работа)

Вакансия: Руководитель группы разработки, Data Science, Опыт покупателя

Описание вакансии

Привет! Это команда пользовательского контента (UGC), которая создаёт и развивает технологии для отзывов на Ozon.

Наша работа напрямую влияет на опыт миллионов покупателей, помогая им принимать уверенные решения. Мы отвечаем за весь жизненный цикл отзывов: от стимулирования их сбора и генерации контента до ранжирования и аналитики. Уникальность нашей команды в сочетании глубокой экспертизы в NLP, генеративных моделях и машинном обучении с прямым impactом на ключевые бизнес-метрики.

В связи с формированием команды с нуля, мы ищем руководителя, который возьмёт на себя управление командой Data Science и совместит техническое лидерство с менеджерскими задачами.

Наш стек

• Python, ML/DL фреймворки (PyTorch, Scikit-learn), SQL, Apache Spark, работа с большими данными.

Вы будете:

• Управлять командой из пяти data-специалистов, распределять задачи и расставлять приоритеты.
• Участвовать в разработке и внедрении ML-моделей для сбора, ранжирования и генерации отзывов.
• Развивать архитектуру ML-систем и обеспечивать их надежность и масштабируемость.
• Совершенствовать процессы сбора метрик и анализа эффективности алгоритмов.
• Координировать взаимодействие с продуктом, аналитикой и другими техническими командами.

Примеры задач:

• Разработка персонализированного алгоритма сбора отзывов для увеличения покрытия товаров.
• Внедрение ML-ранжирования отзывов для роста конверсии и GMV.
• Создание инструмента генерации текста отзывов на основе ответов пользователей.
• Построение саммари-системы для автоматического выделения плюсов и минусов товаров.

Нам важно:

• Опыт управления командой data scientist или ML-инженеров от двух лет.
• Глубокие знания в машинном обучении, особенно в NLP и рекомендательных системах.
• Опыт разработки и внедрения ML-моделей в production.
• Навыки построения и оптимизации data-driven процессов.
• Умение работать с большими объемами данных и распределёнными вычислениями.

Будет плюсом:

• Опыт работы с генеративными моделями.
• Понимание принципов монетизации платформенных решений.