COMFY — українська омніканальна e-commerce компанія. Ми розвиваємо Central Data Office, щоб Data Science, AI та аналітика допомагали приймати якісні рішення та давали вимірюваний ефект у клієнтському досвіді, комерції та операційних процесах.
Recommendations & Search — напрям, який допомагає клієнтам швидше знаходити релевантні товари в online-каналах COMFY.
Роль працює у matrix-моделі між Personalization Platform та E-commerce Product Discovery, поєднуючи Product, Data Science, Analytics та Product Engineering навколо product discovery, findability та контрольованих експериментів.
Про роль
Шукаємо Senior Data Scientist, який візьме ownership за model logic, evaluation та experimentation у напрямі Recommendations & Search.
Фокус ролі — product discovery, recommendations, ranking та search relevance.
Це hands-on роль для спеціаліста, який вміє поєднувати ML, статистику, experimentation та product thinking — від формування проблеми й побудови моделі до перевірки її впливу на customer experience та бізнес-метрики.
Вибір персональної пропозиції або переваги для конкретного клієнта та оцінювання її incremental effect належать окремому напряму CVM Offer Personalization.
Над чим працювати
Recommendations і ranking для різних customer journeys та touchpoints.
Search relevance, findability та recovery для запитів без корисного результату.
Робота з customer, session, catalog, content та availability signals.
Cold-start, diversity, freshness та coverage без погіршення customer experience.
Offline evaluation та online experiments.
Зв’язок rank quality із conversion, revenue per session та іншими business metrics.
Спільна з Product Engineering робота над data/feature contracts, production acceptance, monitoring requirements та retraining criteria.
Що буде у вашій зоні відповідальності
Разом із Personalization Platform, E-commerce Product Discovery та Product stakeholders перетворювати discovery і search problems на перевірювані ML-гіпотези, baseline та success metrics.
Досліджувати, будувати та валідувати recommendation, ranking та search relevance models.
Проєктувати evaluation, який поєднує offline rank quality з conversion, revenue per session, findability та customer experience.
Планувати й аналізувати online experiments, відокремлюючи model improvement від presentation, assortment та availability effects.
Визначати підходи до cold-start, diversity, freshness, coverage та zero-result recovery.
Визначати feature definitions разом із Data Engineering та перевіряти data/feature readiness.
Готувати model cards, assumptions, limitations, guardrails, acceptance criteria та handoff для Product Engineering.
Аналізувати post-launch signals, model drift та сегменти деградації.
Формувати перевірювані гіпотези для наступних ітерацій моделей і продукту.
Пояснювати результати, trade-offs та recommendations product, engineering і business stakeholders зрозумілою мовою.
Що для нас важливо
Обов’язково:
Досвід рівня Senior Data Scientist, підтверджений роботою з recommendation, ranking або search relevance рішеннями та вимірюваним product/business impact.
Сильні знання статистики, model validation, experimentation та offline/online evaluation.
Впевнене володіння Python та SQL.
Практичний досвід із pandas, NumPy, scikit-learn або аналогічним ML stack.
Досвід роботи з великими поведінковими, catalog та transactional datasets.
Розуміння data quality, leakage та cold-start risks.
Уміння пов’язувати rank quality з customer та business outcomes, а не оптимізувати offline-метрику ізольовано.
Розуміння production ML lifecycle та досвід партнерства з Data/ML Engineering.
Буде плюсом:
Досвід у e-commerce, marketplace або high-volume consumer products.
Практичний досвід із BigQuery, MLflow, Feature Store або аналогічними інструментами.
Досвід із catalog quality, semantic relevance або session-based product discovery.
Досвід mentoring, peer review або формування Data Science standards.
Технологічний стек
Python, SQL, BigQu
