от компании (организации): СберМаркет в городе (населённом пункте): Москва, Россия
в отрасли экономики "Безопасность" → "Имущественная безопасность"
с заработной платой: по договоренности
Вакансия № 28828914 добавлена в базу данных сайта Работа в Москве и Московской области (МО, Подмосковье): Вторник, 22 октября 2024 года.
Дата обновления вакансии № 28828914 на сайте Работа в Москве и Московской области (МО, Подмосковье): Среда, 13 ноября 2024 года.
Обращаем Ваше внимание, что на момент обращения к работодателю вакансия № 28828914 может быть уже занята. Администрация сайта Работа в Москве и Московской области (МО, Подмосковье) приносит извинения за доставленные неудобства.
Требования к опыту работы:
3–6 лет
Тип занятости:
полная занятость
График работы:
полный день
Дополнительные сведения о вакансии: Middle/Senior Data Scientist
СберМаркет — технологический онлайн-сервис, помогающий делать покупки не выходя из дома.
СберМаркет был создан на основе стартапа Instamart, присоединившегося к экосистеме Сбера в сентябре 2019 года. Наша миссия: экономить время, энергию и деньги людей для чего-то более важного.
СберМаркет это:
-
Один из лидеров рынка e-grocery в России;
-
Рост в 11 раз год к году;
-
Передовые технологии и собственная разработка;
-
Возможность задавать тренды в своей профессии и быть первопроходцем;
-
Классная команда и открытая корпоративная культура;
-
Быстрый рост и самостоятельное управление проектами;
-
Конкурентная зарплата и надежность.
Мы хотим, чтобы клиент мог заказать продукты и товары с доставкой через нашу платформу из своих любимых магазинов, поэтому сотрудничаем уже с более 60 федеральными и региональными ретейлерами. Среди наших партнеров крупнейшие торговые сети: METRO, ЛЕНТА, АШАН, О'КЕЙ, Твой Дом и многие другие.
Мы работаем на одном из самых крупных и динамичных потребительских рынков. СберМаркет-это дух, скорость и независимость стартапа, а так же сила и мощь крупнейшей в России экосистемы Сбера.
Что предстоит делать:
- Применение стандартных методов ML и классических алгоритмов оптимизации для решения задач.
- Внедрение моделей в продакшн в формате микросервисов или по расписанию.
- Анализ и аналитика поведения моделей для выявления новых путей оптимизации.
Задачи из ближайшего бэклога:
- Разработка и совершенствование модели города для оптимизации скорринга в алгоритме диспетчеризации.
- Создание предсказательной модели для прогнозирования времени доставки заказов и предотвращения опозданий на этапе назначения заказа.
- Разработка алгоритмов для оптимального батчинга заказов и улучшения эффективности доставки.
- Поиск оптимальных значений для настройки параметров таймингов выполнения заказов
- Исследование и разработка алгоритмов диспатча, включая локальный поиск, алгоритм венгерского метода и MILP-модели.
Что ждем от тебя?
- Опыт работы с солверами CPLEX, Gurobi, SCIP, GLOP, LocalSolver для решения сложных оптимизационных задач.
- Умение настраивать солверы для использования в продакшене.
- Знание языков программирования Python (С/С++ как плюс).
- Опыт работы с событийным имитационным моделированием.
- Умение разрабатывать автоматические тесты.
- Навыки декомпозиции моделей и использования распределенных вычислений.
- Глубокое понимание бизнес-процессов и стремление оптимизировать их с помощью математических методов.
- Умение быстро создавать MVP и тестировать гипотезы.
- Знание методов оптимизации и ML.
- Умение эффективно писать код на Python (различение O(n) и O(n^2)).
- Хорошее владение SQL с пониманием различий между OLAP и OLTP.
Наш стэк:
- Пишем в основном на Python, прототипируем в Jupyter, успешные эксперименты переносим на Airflow+Kubernetes
- Микросервисы разрабатываем на Python+GRPC, разворачиваем на собственной PaaS (Kubernetes,Gitlab CI,Helm, Prometheus)
Аналитику, дашборды, мониторинги строим в Tableau, Metabase, Grafana
Что мы предлагаем?
-
Удаленный формат работы:
-
Гибкое время начала дня;
-
Белая заработная плата;
-
Сильная команда коллег с kaggle grand и просто мастерами, выпускниками ШАДа;
-
Предоставляем всё необходимое оборудование для работы;
-
Развитие и рост (внешнее и внутреннее менторство, семинары, курсы, тренинги, внутреннее обучение);
-
Поддержка участия в хакатонах - команда из опытных хакатонщиков, days off, сервера.
Откликнуться на эту вакансию: Middle/Senior Data Scientist
Предыдущая вакансия:
Вакансия № 28828911 на должность Аналитик в команду recommerce Маркета от компании Яндекс в городе (населенном пункте) Москва