Senior Data Scientist (Look-2-Book)

• Полный цикл ML-проектов: ведение ML-проектов от формулирования гипотез и постановки задач до достижения измеримого бизнес-эффекта. Вы отвечаете за весь цикл, обеспечивая быстрый выход на рынок и поддержание качества моделей в продакшене.
• Межфункциональное взаимодействие: тесная работа с Data Engineers над надёжными продакшен-пайплайнами данных и с Data Analysts — погружение в бизнес-контекст, определение метрик, проектирование и оценка A/B-тестов.
• Решение предметных задач: перевод сложных задач travel/B2B-бизнеса в математические и ML-задачи. Ключевые направления: оптимизация Look-to-Book: разработка и внедрение скоринговых моделей для точного предсказания вероятности конверсии поискового запроса в бронирование (look-to-book), моделирование того, как эта вероятность динамически меняется при изменении цены и доступности, и оптимизация всего воронки от поиска до бронирования / многокритериальная оптимизация: одновременная оптимизация маржи/прибыльности и минимизация операционных инцидентов; сложные рекомендации по компромиссам с учётом предпочтений B2B-клиентов / прогнозирование свежести кэша: предсказание вероятности устаревания тарифов/предложений до бронирования, что помогает найти баланс между точностью данных, скоростью и нагрузкой на систему.
• Разработка моделей: разработка, обучение и валидация моделей машинного обучения для проверки продуктовых гипотез и проактивного улучшения пользовательского опыта в B2B.

Обязательно:

• Опыт: не менее 4+ лет практического опыта в роли Data Scientist или ML Engineer.
• Бизнес-мышление: умение разбираться в данных, выявлять корневые бизнес-проблемы и переводить бизнес-цели в чёткие ML-задачи, а не только настраивать метрики в отрыве от контекста.
• ML-стек и алгоритмы: уверенное знание классического машинного обучения (градиентный бустинг, например CatBoost/LightGBM, классификация, регрессия).
• Matching, RecSys и ранжирование: подтверждённый опыт задач entity matching и глубокое понимание рекомендательных систем и подходов к ранжированию (KNN, FAISS, Learning-to-Rank, pointwise / pairwise / listwise подходы).
• Big Data-стек: уверенный опыт работы с большими объёмами данных (мы обрабатываем терабайты ежедневно). Отличные навыки SQL и практический опыт построения пайплайнов на PySpark.
• Инженерная самостоятельность: продакшен-качество кода на Python, умение писать тесты и готовность выводить модели в продакшен (опыт с Airflow и Python-микросервисами).

Будет плюсом:

• Отраслевой опыт: опыт в TravelTech, e-commerce или B2B API (понимание отелей, тарифов, дистрибьюторов).
• NLP и эмбеддинги: базовые навыки NLP, понимание принципов текстовых эмбеддингов и их обучения (очень полезно для сопоставления текстовых описаний тарифов, типов номеров и политик отмены).
• Оптимизация и ценообразование: опыт с динамическим ценообразованием, многокритериальной оптимизацией или системами Next Best Action (NBA).
• Математика и статистика: прочная база по теории вероятностей и математической статистике для строгого дизайна экспериментов и оценки моделей.

• Полностью гибкий график — нет требования начинать ровно в 9:00; важны результат и движение вперёд;
• Каждый в команде может выбрать удобный формат: полностью удалённо, в офисе или гибрид;
• Мы амбициозная и поддерживающая команда, которая любит своё дело, ценит друг друга и растёт вместе;
• Рост и развитие каждого сотрудника — наш приоритет: есть внутренние программы адаптации и обучения, развития soft skills и лидерских качеств, подобранные индивидуально;
• Частичная компенсация участия во внешних обучениях и конференциях;
• В туризме сложно расти без хорошего английского — мы поддерживаем изучение языка: групповые и индивидуальные занятия, разговорные клубы с коллегами со всего мира;
• Корпоративные цены на отели и другие travel-услуги, чтобы чаще путешествовать;
• Мы заботимся о благополучии и балансе работы и жизни в ETG. В рамках этого — MyTime Day Off: дополнительный выходной, чтобы сотрудники могли сосредоточиться на важном — здоровье, восстановление, личные дела или другие значимые активности.

Подробнее о практиках обработки данных — в нашей Политике конфиденциальности: https://www.emergingtravel.com/career/hr-policy/