Мы data-driven компания, принимаем бизнес-решения на основе данных.

Дирекция Data & Analytics участвует во всех ключевых бизнес-процессах компании. Мы ищем тех, кто вместе с нами будет поддерживать и развивать централизованное хранилище данных, создавать инструменты для анализа, проводить исследования, создавать продукты на основе данных, улучшать клиентский опыт Lamoda и основные метрики компании, извлекать и монетизировать большие данные

Сейчас открыты вакансии в несколько команд, ниже расскажем поподробнее про команды и чем предстоит заниматься.  

1. Ranking&Search

• Развивать модели ранжирования товаров в каталоге/поиске с помощью: персонализации каталога/поиска, добавления онлайн факторов по текущей сессии, адаптации ранжирования для новых пользователей и развития алгоритмов генерации кандидатов;
• Улучшать алгоритмы поиска, в том числе с использованием нейронных сетей.

2. Pricing

• Развивать систему динамического ценообразования;
• Использовать модели эластичности в других бизнес продуктах: ранжирование и рекомендация цен поставщикам;
• Решение задач по пополнению стока, мэтчингу конкурентов, промо и персональному ценообразованию;
• Предлагать новые инициативы связанные с персональным ценообразованием, промо моделированием и прогнозированием бюджета.

3. Operations

• Решать задачи по пополнению стока, оптимизации хранения и умному управлению capacity интервалов доставки;
• Предсказывать проблемы складского оборудования;
• Развивать модели предсказания брака;
• Проводить исследования и запускать пилоты для мультискладского управления запасами, оптимизации хранения и комплектации заказов.

Стэк технологий: Big data (Hadoop, PySpark, Hive), Python, Catboost, Airflow, Docker, SQL, PyTorch.

• Опыт в области анализа данных и машинного обучения (от 2 лет);
• Опыт работы с SQL, Hadoop, Hive, Spark;
• Владение Python, Linux, методами работы с большими данными;
• Опыт работы как минимум с 2 ML библиотеками: Scikit-learn, Vowpal Wabbit, XGBoost, Cat Boost, TensorFlow, Spark ML;
• Знания теории вероятностей и математической статистики;
• Знания в области машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа;
• Знание алгоритмов и структур данных;
• Высшее образование в области прикладной математики, информационных технологий, информатики и т.п;
• Английский язык на уровне технического чтения и профессионального общения.

• Пишем на Python 3.6+ и PySpark 3.0;
• Для ресерча доступны два сервера (80 cores, 650Gb RAM), на которых развернут JupyrerHub и есть доступ к Hadoop-кластеру;
• Код с логикой ML-пайплайнов упаковываем в Docker и выкатываем, используя CI/CD-инструменты с запуском code style проверок и тестов;
• Используем Airflow для управления ML-пайплайнами и запуском их по расписанию;
• В командах есть культура code review как для изменений по части продакшен-пайплайнов, так и для ресерч-задач;
• Регулярно проводим командные брейнштормы с целью генерации новых идей по развитию наших data-driven продуктов;
• В компании внедрена культура принятия решений на основании данных и все изменения тестируем через АБ-эксперименты.

• Гибкий график работы, можно удобно планировать рабочее и личное время, а также работать удаленно;
• Расширенную ДМС программу со стоматологией с первого месяца;
• Скидки на весь каталог сайта Lamoda до 40%;
• Единоразовая выплата в 15 тыс. рублей gross, которая идет в качестве частичной компенсации за обустройство рабочего места;
• Обмен знаниями внутри компании - мы организуем внутренние митапы и являемся площадкой для различных профессиональных сообществ;
• Английский язык: тем, кто регулярно использует его для работы, оплачиваем занятия полностью, остальным — щедрая скидка на языковые курсы SkyEng, Skillbox;
• Возможность посещать конференции в качестве слушателей и докладчиков (для желающих подготовиться к выступлениям с докладами или презентациями у нас есть Speakers Club);
• Вовлеченный в процессы менеджмент: наше руководство понимает и учитывает все особенности IT-разработки и готово услышать ваши крутые идеи;
• Уютный офис в Москве с настольным теннисом, кикером, тренажерным залом и йогой, а также коворкинг в центре Санкт-Петербурга.