ML engineer / Data Scientist

Привет!
Мы — ML команда финансовых продуктов Wildberries, крупнейшего маркетплейса Европы с более чем 30 млн пользователей в день. Мы решаем уникальные технологические задачи end-to-end, развиваем высоконагруженную ML-инфраструктуру и выводим модели в production для решения задач бизнеса. Наши решения напрямую влияют на ключевые бизнес-метрики: прибыль, GMV и лояльность покупателей.

Вам предстоит разрабатывать и выводить в production ML модели для различных финтех продуктов/динамического прайсинга, принимать участие в развитии ML платформы совместно с MLops и DE.

О команде и проектах

• Команда MLE, DS, DA, MLops и backend-разработчиков с продуктовым мышлением

• Решаем задачи ценообразования, кредитного скоринга b2c/b2b, роста клиентской базы

• Скоринговые модели с ROC-AUC >85 п.п., широкий features store

• Daily Offline сервисы скоринга 100 млн+ клиентов

• Online сервисы скоринга на Go с capacity 10k+ RPS

• Минимум бюрократии: от идеи до продакшена — одна неделя

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать ML модели (на выбор несколько направлений)

• PD/LGD/PnL и антифрод (classic и DL) для bnpl и банковских продуктов b2c/b2b
• Динамический прайсинг - назначения скидок для оптимизации GMV и прибыли в разрезе категорий товаров WB

• WB Кошелек - назначение скидок, рост клиентской базы и уровня проникновения, получение habit-forming эффекта

• Выводить модели в production

• Исследовать новые подходы для повышения метрик продукта

• Исследовать новые источники данных разных модальностей

• Принимать непосредственное участие в разработке ML инфраструктуры

• Выстраивать мониторинг за стабильностью моделей и фичей

Требования

• Опыт работы в DS/ML от 3 лет, а также от года в банках/fintech/marketplace/телекоме

• Отличное владение классическим ML и DL, опыт uplift моделирования и построения behavioral моделей

• Промышленный опыт внедрения моделей

• Опыт построения мониторинга за работой моделей

• Владение python, Airflow, Spark, Docker, Git, PyTorch

• Опыт работы с S3/Hadoop, а также с аналитическими БД ClickHouse/GreenPlum

• nice-to-have: опыт разработки cross-attention/мультимодальных NN, построения Triton inference пайплайнов, разработки и имплементации RL, построения графовой аналитики/графовых NN и работы с графовыми СУБД, матчинге товаров

Что мы предлагаем

• Проект с возможностью значимо влиять на GMV/маржинальность всего WB

• Тот момент, когда можно все изменить или сделать с нуля - важны ваши смелые, нестандартные идеи и результат, а не бюрократия

• Гибкий график и возможность удаленной работы

• Питание в офисе (шведский стол)

• ДМС после прохождения испытательного срока

• Конкурентная зарплата и социальные гарантии

• Обучение, конференции и профессиональный рост