Старший Data Scientist, Построение запросов

Дата размещения вакансии: 26.07.2025
Работодатель: Ozon
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Привет! Это команда Построение запросов

Наша команда занимается развитием механизмов построения запроса при работе с поисковым движком Ozon. Наша ультимативная цель – предоставить удобный интерфейс взаимодействия с поиском, который понимает потребности пользователя с полуслова и подстраивается под его нужды. Для этого мы улучшаем как классические механизмы, например, персонализированные поисковые подсказки, так и разрабатываем совершенно новые механики на основе больших языковых моделей.

Мы ищем человека, который поможет команде с исследованием различных гипотез, проведением экспериментов, обучением генеративных и классических ML моделей для различных задач поиска.

Команда кроссфункциональная – мы разрабатываем рантайм сервисы и делаем ML ресерч в очень тесной коллаборации.

Сейчас мы ищем старшего Data Scientist, который будет развивать алгоритмы построения поисковых запросов, обучать ML- и DL-модели и помогать команде проверять и внедрять новые гипотезы.

Наш стек: Python, PyTorch, Hadoop, PySpark, HuggingFace, CatBoost.

Вы будете:

  • Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce.

  • Свободу действий в принятии решений.

  • Достойный уровень заработной платы.

  • Профессиональную команду, которой мы гордимся.

  • Возможность развиваться вместе с нашим бизнесом.

Нам важно:

  • Отличное знание Python, умение быстро писать чистый код
  • Наличие фундаментальной математической базы, знание алгоритмов, математической статистики и классического ML
  • Понимание основных концепций deep learning и базовых современных архитектур для работы с текстовыми данными – backpropagation, activation functions, batchnorm/layernorm, dropout, RNN, BERT/GPT, attention
  • Практический опыт работы с моделями для текстовых данных

Будет плюсом:

  • Опыт работы с распределенными вычислениями (Hadoop, YT)
  • Опыт применения open-source LLM моделей в практических задача