Data Scientist Jr

В Rappi мы не просто трансформируем индустрию, мы революционизируем каждый момент. Мы — компания, где возможности цветут, близость культивируется, а высокое давление превращается в высокий адреналин. Если вы готовы увидеть мир с этой уникальной точки зрения, продолжайте читать!

🌟 Мы видим возможности, там где другие видят проблемы.
🌟 Мы видим близость, там где другие видят дистанцию.
🌟 Мы видим восторг, там где другие видят давление.

Присоединяйтесь к нашей инклюзивной команде, где каждому предоставляются равные возможности, независимо от гендера, расы, сексуальной ориентации, религии, национальности, возраста, инвалидности, образования или опыта. Готовы творить магию со своей миссией в Rappi? 🧡

Будучи талантливым дата-сайентистом в нашей международной команде по каталогам и наличию товаров, ваша роль критически важна в предоставлении технического лидерства и совместной поддержке. Вам предстоит:

• Разрабатывать передовые модели для улучшения и генерации изображений, рекомендации контента и оптимизации нашего каталога с помощью комплексного анализа данных.
• Проектировать, разрабатывать и внедрять модели статистического обучения для улучшения бизнес-операций.
• Использовать аналитические и статистические инструменты для выявления возможностей и разработки стратегий принятия решений на основе данных.
• Активно сотрудничать с заинтересованными сторонами, взаимодействовать с разнообразными источниками данных и совершенствовать техники сбора данных.
• Оценивать влияние моделей и контролировать их производительность, постоянно искать инновационные решения.

Чтобы добиться успеха в этой динамичной среде, вам понадобится:

• Образовательный фон в области статистики, инженерии, математики, экономики или физики.
• 1-3 года опыта в области данных.
• Владение Python (Pandas, Numpy, sklearn, xgboost, pytorch, tensorflow) и SQL.
• Знание или опыт работы с моделями машинного обучения, статистическими моделями. Знакомство с R, Docker, Flask, FastAPI, AWS или PowerBI, а также владение английским языком желательно.
• Навыки численного анализа, управления информацией