Staff Data Scientist - Personalization

О Faire:

Faire - это инновационная онлайновая оптовая торговая площадка, которая поддерживается местным предпринимательством по всему миру. В отличие от таких конвенциональных гигантов, как Walmart и Amazon, наша платформа сосредоточена на поддержке независимых ритейлеров с помощью передовых технологий, науки о данных и машинного обучения. Представьте себе местный бутик, который вы любите; Faire помогает таким магазинам по всему миру открывать и запасать лучшие продукты. Оборудовав их мощными инструментами и инсайтами, мы стремимся уравнять шансы в соперничестве с крупными ритейлерами и конкурентами в сфере электронной коммерции. Присоединяйтесь к нам в поддержке независимых бизнесов, одновременно оказывая положительное экономическое влияние на сообщества по всему миру.

О роли:

Становясь старшим научным сотрудником в области персонализации, вы присоединитесь к нашей динамичной команде данных для разработки передовых решений машинного обучения. В это включается персонализация, модели ранжирования и специфические для ритейлера встраивания для улучшения опыта исследования розничной торговли. Вы будете тесно сотрудничать со своим менеджером и менеджером по продуктам для формирования плана развития команды и технического видения. Эта ключевая роль предоставит вам возможность наставничать других членов команды и быть в авангарде инноваций персонализированной розничной торговли.

Ваша новая роль включает:

• Создание решений для извлечения данных и моделей ранжирования, работающих на машинном обучении.
• Улучшение алгоритмов персонализации и рекомендаций для нашей торговой площадки.
• Инновации в масштабах для поддержки локальных ритейлеров и независимых брендов.
• Стратегический вклад в быстрорастущую компанию и решение сложных задач.

Требования:

• Не менее 5+ лет опыта работы в индустрии, применяя машинное обучение для решения значимых проблем.
• Опыт разработки систем рекомендаций или персонализации.
• Профессиональные навыки программирования и знакомство с SQL и реляционными базами данных.
• Сильные аналитические способности и стремление изучать новые технологии и методологии.
• Отличные коммуникативные навыки и умение работать в