Data Scientist в команду Horizontal ML TML

Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Мы ищем Middle+ / Senior Data Scientist в команду Horizontal ML TML. Основная задача — приносить пользу различным продуктам внутри WB. В моменте фокусируемся на проектах, связанных со складскими процессами и финтехом.

Обязанности

• Разрабатывать и внедрять ML-решения полного цикла: от формулировки гипотез и построения моделей до их продуктивизации, оркестрации и интеграции в существующие системы;
• Обеспечивать стабильную работу моделей: настройка пайплайнов, мониторинг качества и производительности, улучшение текущих решений;
• Решать прикладные ML-задачи на больших данных (прогнозирование, классификация и др.);
• Работать с PySpark и Hadoop-стеком для обучения моделей и обработки данных в промышленной среде;
• Взаимодействовать с продуктовыми и инженерными командами, чтобы совместно разрабатывать и масштабировать ML-подходы для разных бизнес-направлений компании.

Требования

• Опыт работы в роли Data Scientist 3–5 лет и умеение решать прикладные ML-задачи в продакшене (classification, regression, anomaly detection, ranking и др.);
• Владение Python и современным ML-стеком: от базовых аналитических инструментов (pandas/polars, scikit-learn, визуализация) до библиотек для построения и эксплуатации моделей (например, LightGBM, CatBoost, PyTorch, MLflow и др.);
• Хорошее знание SQL и умение эффективно работать с данными в аналитических базах (например, GreenPlum, ClickHouse);
• Опыт работы с большими данными и промышленной эксплуатацией моделей на PySpark и Hadoop-стеке;
• Знакомство с инструментами интеграции и потоковой обработки данных — Kafka, S3 и другими компонентами экосистемы больших данных;
• Опыт разработки production-ready кода: тестирование, code review, работа с Git и CI/CD;
• Опыт выстраивания end-to-end пайплайнов: от постановки задачи и экспериментов до внедрения и мониторинга в продакшене;
• Экспертиза в направлении ритейла и маркетплейсов будет плюсом.