Senior Data Scientist - Recommender Systems (P508)

Присоединяйтесь к лидерам в области розничной науки о данных в 84.51°

84.51° — ведущая компания в области розничной науки о данных, аналитики и медиа. Мы сотрудничаем с компанией The Kroger Co., производителями потребительских товаров, агентствами, издателями и аффилиатами для создания персонализированных, ценных впечатлений для покупателей на протяжении всего их пути.

Используя передовые технологии, мы собираем данные розничной торговли от более чем 62 миллионов домохозяйств в США через программу лояльности Kroger Plus. Эти данные обеспечивают индивидуальный путь клиента с использованием 84.51° Insights, 84.51° Loyalty Marketing и нашего рекламного решения розничной медиа Kroger Precision Marketing.

Мы приглашаем вас стать частью нашей динамичной команды в 84.51°!

Разработайте инновационные системы рекомендаций: Проектируйте, разрабатывайте и внедряйте пользовательские системы рекомендаций, адаптированные к уникальным потребностям продуктовой розницы. Используйте передовые технологии машинного обучения, включая глубокие модели обучения, для персонализированных рекомендаций.

Оценка и улучшение производительности рекомендаций: Устанавливайте строгие методологии для оценки алгоритмов рекомендаций. Проводите A/B-тестирование и оффлайн-оценки, выполняйте анализ причин и исследования интерпретируемости моделей для выявления возможностей улучшения.

Улучшение персонализации и разнообразия: Улучшайте персонализацию для учета индивидуальных предпочтений, диетических ограничений и покупательских привычек. Диверсифицируйте рекомендации, чтобы предложить пользователям более широкий ассортимент продуктов.

Развертывание и обслуживание моделей: Сотрудничайте с инженерами машинного обучения для эффективного развертывания моделей систем рекомендаций. Используйте такие технологии, как Docker, для надежного обслуживания моделей и масштабируемости в производственной среде.

Сотрудничество с кросс-функциональными командами: Работайте в тесном сотрудничестве с учеными данных, инженерами данных и full stack-разработчиками. Сотрудничайте с менеджерами продуктов и бизнес-лидерами для понимания целей и проведения оптимизационных мероприятий.

Аналитика и генерация инсайтов: Интегрируйте различные источники данных для создания наборов данных для разработки моделей. Разрабатывайте аналитические конвейеры и информационные панели для отслеживания показателей производительности и эффективности стратегий рекомендаций.

Документация и обмен знаниями: Документируйте лучшие практики и технические инсайты. Вносите вклад во внутренние инструменты, библиотеки и документацию. Участвуйте в сессиях обмена знаниями и технических беседах для содействия культуре непрерывного обучения.

• Бакалаврская или магистерская степень в области информатики, науки о данных, статистики, математики, аналитики или смежной дисциплины.
• Более 2 лет опыта создания моделей глубокого обучения для систем рекомендаций с большим объемом данных.
• Опыт работы с фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow или PyTorch.
• Навыки работы с SQL, Python и Spark для анализа и обработки данных. Опыт работы с Databricks будет плюсом.
• Программа со статистикой, разработка экспериментов и разведочный анализ данных.
• Опыт работы с облачными платформами, такими как Azure или GCP.
• Желателен опыт в области инженерии данных и MLOps.
• Высокая самостоятельность в разработке и управлении наборами инструментов, конвейерами и панелями управления.
• Отличные навыки решения проблем и аналитические способности с вниманием к деталям.
• Предыдущий опыт в розничной торговле или сфере электронной коммерции будет плюсом.
• Способность эффективно доносить сложные идеи как до технических, так и нетеоретических заинтересованных сторон.