Senior Data Scientist (Availability)

Кто нам нужен

• Комплексное владение ML: Руководите ML-проектами от формирования гипотез и постановки задач до достижения измеримого бизнес-результата. Вы будете отвечать за весь цикл, обеспечивая быструю доставку на рынок и поддерживая качество моделей в production.
• Кросс-функциональное взаимодействие: Тесно сотрудничайте с Data Engineers для создания надежных конвейеров данных в production и с Data Analysts для погружения в бизнес-контекст, определения метрик и проектирования/оценки A/B-тестов.
• Решение предметных задач: Преобразуйте бизнес-цели в математические модели. Вы будете решать ключевые задачи в предметной области, такие как: Rate Matching (дедупликация тарифов от 350+ поставщиков), Alternative Search (RecSys & Ranking для недоступных тарифов), Multi-objective Optimization (балансировка максимизации маржи с минимизацией инцидентов) и Cache Freshness Prediction (прогнозирование вероятности изменения тарифа перед бронированием).
• Разработка моделей: Разрабатывайте, обучайте и валидируйте модели машинного обучения для тестирования продуктовых гипотез и проактивного улучшения пользовательского опыта B2B.

Ключевые квалификации

Обязательно:

• Опыт: Минимум 4+ года практического опыта работы в качестве Data Scientist или ML Engineer.
• Бизнес-мышление: Способность погружаться в данные, выявлять корневые бизнес-проблемы и переводить бизнес-цели в четкие ML-задачи, а не просто настраивать метрики в вакууме.
• ML Stack & Algorithms: Глубокие знания классического машинного обучения (Gradient Boosting, такие как CatBoost/LightGBM, классификация, регрессия).
• Matching, RecSys & Ranking: Подтвержденный опыт в задачах entity matching и глубокое понимание подходов к рекомендательным системам и ранжированию (KNN, FAISS, Learning-to-Rank, точечные / парные / списочные подходы).
• Big Data Stack: Уверенный опыт работы с огромными наборами данных (мы обрабатываем терабайты ежедневно). Отличные навыки SQL и практический опыт построения конвейеров с использованием PySpark.
• Инженерная самостоятельность: Python-код производственного качества, умение писать тесты и готовность выводить модели в production (опыт работы с Airflow и Python microservices).

Желательно:

• Отраслевой опыт: Опыт работы в TravelTech, E-commerce или B2B API (понимание специфики отелей, тарифов, дистрибьюторов).