Стажёр Data Scientist, Персонализация коммуникаций

Привет! Это команда, которая занимается оптимизацией коммуникаций с пользователями Ozon.

Мы регулируем рассылку пушей, нотификаций и писем так, чтобы растить ключевые метрики и при этом улучшать пользовательский опыт. Для этого используем классический ML, рекомендательные алгоритмы и генеративный DL.

Наше направление появилось в Ozon два года назад — мы первая команда, которая full-time улучшает коммуникации с помощью ML. Это значит, что у нас нет legacy-кода, и мы можем построить по-настоящему качественный RecSys в продакшене с чистого листа. Наша работа напрямую влияет на опыт пользователей и ключевые метрики Ozon.

Наш стек

• Python, PySpark, SQL, PyTorch, ClickHouse, Airflow, Hadoop.

Ты будешь

• Участвовать в генеративных рассылках: тюнить промпты для LLM, чтобы тексты стали креативнее и персонализированнее, и проверять их через A/B-тесты.

• Масштабировать готовые ML-модели на новые типы коммуникаций (например, Ozon Travel и Ozon Job).

• Экспериментировать с архитектурой ранкера: добавлять эмбеддинги айтемов в модель и проверять их в оффлайне и через A/B-тесты.

• Работать с данными, готовить их и обучать модели в связке с командой.

Нам важно

• Обучение на технической специальности бакалавриата, магистратуры или специалитета в настоящий момент.

• Отличное знание Python и уверенное — PySpark и PyTorch.

• Уверенное понимание рекомендательных алгоритмов, классического ML и DL.

• Понимание, как устроены A/B-тесты.

• Опыт применения ML и/или DL-алгоритмов на реальных данных — например в пет-проектах или участие в соревновании на Kaggle.

• Желание разбираться в генеративных моделях и рекомендательных системах.

• Опыт с LLM и промпт-инжинирингом - будет плюсом.