Ведущий специалист по данным в Comfy

COMFY — ведущий омниканальный ритейлер бытовой техники и электроники в Украине со 110 магазинами, входит в тройку лидеров электронной коммерции.

Ищем Ведущий специалист по данным, для которого недостаточно просто строить модели. Эта роль — про умениевладеть полным циклом трансформации данных в решения — от постановки задачи до влияния на финансовые результаты компании.

Модели здесь не «для презентаций», а вшиты в реальные бизнес-процессы: ценообразование, акции, инвентарь, ассортимент, персонализация.

Что делает эту роль особенно интересной:

• реальный масштаб — миллионы транзакций, сложные сезонные закономерности, тысячи SKU;
• ясное владение бизнесом — ответственность не за точность, а за прибыль и рентабельность инвестиций;
• подход, ориентированный на производство — модели сразу разрабатываются для производства, автоматизации и масштабирование;
• пространство для архитектуры принятия решений — построение уровня принятия решений, а не отдельных моделей.

Эта роль позволяет вам перейти от «Я занимаюсь ML» к «Я управляю тем, как бизнес принимает решения на основе ML».

Основное задачи:

• Построение направления ML: разработка и запуск моделей ML в производство (прогнозирование спроса, расчет промоэффекта, модели эластичности спроса, оптимизация ассортимента). Построение процессов MLOps, CI/CD для моделей.
• Ответственность за бизнес-результат моделей ML: совместная работа со всеми дирекциями компании и трансформация моделей в управленческие и автоматизированные решения.
• MLOps и производственный подход: построение конвейеров обучения моделей, CI/CD для ML, мониторинг качества и дрейфа. Мониторинг качества для стабильных, масштабируемых и воспроизводимых моделей.
• Формирование команды специалистов по данным, наставничество среднего/старшего уровня и установление стандартов функций, валидации и интерпретируемости моделей.
• Взаимодействие с Data Engineering и BI: обеспечение качества данных, стабильных наборов данных и интеграция результатов моделей в BI и операционные системы.

Мы ожидаем:

• 6+ лет опыта в области обработки данных/машинного обучения.
• Обязательный практический опыт запуска моделей ML в производстве.
• Знание Python и SQL; ML: sklearn, xgboost, LightGBM, глубокое обучение (предпочтительно); Прогнозирование временных рядов; рекомендательные системы; MLOps: MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD
• Бизнес-ориентированное мышление, умение «продавать» ML бизнесу, лидерство и наставничество, ответственность за результат
• Желательный опыт работы в ритейле/FMCG/электронной коммерции

Мымы предлагаем:

• Реальное влияние ML на бизнес
• Большие объемы данных и сложные розничные случаи
• Сильная команда данных и поддержка бизнеса
• Конкурентоспособное вознаграждение и развитие