ML engineer / Data Scientist

Дата размещения вакансии: 08.07.2025
Работодатель: WILDBERRIES
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

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