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, финтехом и рекомендательными системами.

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;
  • Вносить вклад в развитие инженерной культуры команды: стандартизация ML-пайплайнов, практик разработки, сопровождения и мониторинга моделей.

Требования

  • Опыт работы в роли Data Scientist 3–5 лет и умение 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.

Условия

  • Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;
  • Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;
  • Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.;
  • Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;
  • Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое;
  • Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.