Руководитель Data Science, Анализ спроса в маркетплейсе — Ozon
Решать сложности бизнес-заказчиков и оценивать полученный результат. Планировать работу команды (Data Scientists, ML-engineers). Проектировать развитие системы прогнозирования спроса.
Компания набирает: 6665 вакансий
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: python, pytorch, nltk, pyspark, hadoop. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 6665.
Описание вакансии
Привет! Это команда "Анализ спроса", мы занимаемся прогнозированием спроса на десятки миллионов товаров для селлеров, которые продают товары на Ozon. Наш прогноз помогает селлерам планировать, какие товары и в какие склады по всей России нужно поставить. У нашего продукта несколько бизнес-заказчиков и, соответственно, требования могут быть разными. Поэтому необходимо поддерживать продукт масштабируемым (бОльшая часть задач - production, меньшая - research).
Основной вызов в нашей работе заключается в том, что у нас очень большое количество очень разных товаров, начиная от товаров повседневного спроса и заканчивая дорогой электроникой и одеждой, а также очень разные селлеры (как предприниматели-одиночки, так и крупные известные бренды). Также Ozon является растущим бизнесом, поэтому постоянно растет количество товаров, селлеров, география присутствия, и, соответсвенно, растет объем данных.
Сейчас команда использует как алгоритмы классического машинного обучения на табличных данных, так и обученные на наших временных рядах, нейронные сети на архитектуре Transformer.
Вы будете
Решать сложности бизнес-заказчиков и оценивать полученный результат;
Планировать работу команды (Data Scientists, ML-engineers);
Проектировать развитие системы прогнозирования спроса;
Проектировать с руководителями смежных технических команд совместные интеграции;
Программировать и проводить code review.
Нам важно
Опыт работы в ML и DS проектах от 5 лет;
Опыт решения задач прогнозирования временных рядов;
Управленческий опыт работы;
Умение писать на Python;
Умение работать с данными на PySpark, SQL или Pandas;
Знание и понимание классических ML алгоритмов (линейная регрессия, деревья решений и градиентный бустинг);
Знание Deep Learning фреймворков (Pytorch, Transformers).
Будет плюсом
Опыт работы в прогнозировании продаж;
Умение писать пайплайны на AirFlow;
Опыт работы с нейросетевыми моделями для анализа последовательностей (RNN, Transformer);
Опыт проведения AB-тестов.
Вакансия опубликована 1 октября, проверена 06.10.2026. Открыть оригинал.
Ключевые навыки
PythonPyTorchNLTKPySparkHadoopSQLTritonАлгоритмы и структуры данныхBig Data
Как откликнуться
Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую.
Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова.
Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас
по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье
как быстро найти работу.
Спросите нейросети о вакансии
Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель
Вопросы по этой вакансии
Сколько платят на позиции «Руководитель Data Science, Анализ спроса в маркетплейсе»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 160 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: более 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 06.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Ozon — ведущая мультикатегорийная платформа электронной коммерции и одна из крупнейших интернет-компаний в России. На площадке представлено более 150 млн товарных наименований в 20 категориях: от книг и одежды до продуктов питания и товаров для здоровья. Ozon активно развивается как интернет-платформа — уже более 90% ассортимента площадки формируют партнеры маркетплейса. Почти 33 млн активных поку…
Построение моделей для управления розничным кредитным риском (PD, Expected Loss, прогнозирование событий жизненного цикла клиента). Поддержание и изменение процессов калибровки...
Разработка принципиально новых мультимодальных представлений и кодирования информации (vision, audio, video, text). Создание универсальных энкодеров и shared latent spaces.
Участие в выполнении научно-исследовательских работ. Сбор, обработка и анализ данных в области робототехнических комплексов. Структурирование данных из различных источников.
Разработка и поддержка ETL-процессов для сбора, очистки и фильтрации данных лабораторного кластера. Интеграция данных из различных источников (лабораторные системы...
Разрабатывать на Python пайплайны для сбора, обработки и подготовки данных. Автоматизировать поиск, фильтрацию и передачу больших файлов с удаленных серверов.
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 29 сентября
Брендированную форму. Гибкое расписание доставок. Оформление договора с самозанятым или ИП. Частые чаевые от довольных клиентов. Удобное приложение: простой контроль...
Оформление договора с самозанятым или ИП. Частые чаевые от довольных клиентов. Удобное приложение: простой контроль за вознаграждением, встроенный навигатор и...
Оформление договора с самозанятым или ИП. Частые чаевые от довольных клиентов. Удобное приложение: простой контроль за вознаграждением, встроенный навигатор и...