Младший Data Scientist в команду «Внешние маркетплейсы» (Стажер)

М.Видео-Эльдорадо
Москва Опубликовано 16 июня 2026
Зарплата не указана
Полная занятостьне требуетсяАналитик
Зарплата не указана

Описание

М.Видео — первый в России мультикатегорийный маркетплейс с собственной развитой розницей и сетью партнерских ПВЗ и постаматов. Компания объединяет сильный бренд с более чем 30-летней историей, масштабное офлайн-присутствие и современную цифровую платформу. ИТ-команда М.Видео развивает продукты и сервисы для омниканального ритейла: от сайта, мобильного приложения и клиентских сервисов до систем управления заказами, складами, логистикой и внутренними процессами. Современный технологический стек помогает бизнесу расти, автоматизировать операции и создавать бесшовный клиентский опыт по всей стране. Команда « Внешни е маркетплейс ы» занимается решением задач с применением машинного обучения для улучшения клиентского опыта и роста ключевых метрик, в том числе улучшением контента карточек товаров, поиском и сравнением похожих товаров на основе их текстовых характеристик и поведения клиентов. Ст е к: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), SQL (ClickHouse, PostgreSQL, StarRocks), алгоритмы ML (CatBoost, LightGBM), базовое понимание нейросетей (PyTorch), Git, Apache Airflow. С НАМИ ТЫ БУДЕШЬ: получать и обрабатывать исходные данные с помощью SQL (работа с большими таблицами событий пользователей и товаров); проводить разведочный анализ данных (EDA) и генерировать новые признаки (feature engineering); обучать ML-модели, сравнивать их качество с текущими решениями (офлайн-метрики); готовить датасеты и помогать в проведении онлайн-экспериментов (A/B-тестов) для проверки гипотез; вместе с ментором упаковывать модели в сервисы и деплоить их в production. ДЛЯ НАС ЦЕННО: базовое владение Python (умение писать чистый код, работать с библиотеками pandas, numpy) и уверенное знание SQL (JOIN, GROUP BY, оконные функции); понимание классических алгоритмов машинного обучения (линейная регрессия, решающие деревья, градиентный бустинг) и метрик качества (Precision, Recall, ROC-AUC, NDCG); опыт участия в пет-проектах, хакатонах или соревнованиях (Kaggle, Boosters и др.) будет большим плюсом; неравнодушие к делу, готовность учиться, развиваться и работать в команде; на время стажировки с августа 2026 года до января 2027 года — обучение на 3–4 курсе бакалавриата или 1–2 курсе магистратуры на одной из ИТ-специальностей из списка Минцифры; готовность работать не менее 20 часов в неделю. КОГДА ТЫ С НАМИ: получаешь практический опыт работы с моделями для сайта и приложения компании, которыми пользуются миллионы пользователей; можешь увидеть трансформацию компании из розничной сети в маркетплейс и принять в ней участие; работаешь в дружной и опытной команде, готовой вложиться в развитие стажера, который хочет стать исследователем данных; можешь работать из любой точки России (при готовности участвовать во встречах и быть на связи в рабочее время); получаешь дополнительное обучение для всех стажеров; участвуешь в корпоративных мероприятиях; пользуешься скидками от партнеров компании по программе «СВОИМ» с первого дня работы.
Описание
М.Видео — первый в России мультикатегорийный маркетплейс с собственной развитой розницей и сетью партнерских ПВЗ и постаматов. Компания объединяет сильный бренд с более чем 30-летней историей, масштабное офлайн-присутствие и современную цифровую платформу. ИТ-команда М.Видео развивает продукты и сервисы для омниканального ритейла: от сайта, мобильного приложения и клиентских сервисов до систем управления заказами, складами, логистикой и внутренними процессами. Современный технологический стек помогает бизнесу расти, автоматизировать операции и создавать бесшовный клиентский опыт по всей стране. Команда « Внешни е маркетплейс ы» занимается решением задач с применением машинного обучения для улучшения клиентского опыта и роста ключевых метрик, в том числе улучшением контента карточек товаров, поиском и сравнением похожих товаров на основе их текстовых характеристик и поведения клиентов. Ст е к: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), SQL (ClickHouse, PostgreSQL, StarRocks), алгоритмы ML (CatBoost, LightGBM), базовое понимание нейросетей (PyTorch), Git, Apache Airflow. С НАМИ ТЫ БУДЕШЬ: получать и обрабатывать исходные данные с помощью SQL (работа с большими таблицами событий пользователей и товаров); проводить разведочный анализ данных (EDA) и генерировать новые признаки (feature engineering); обучать ML-модели, сравнивать их качество с текущими решениями (офлайн-метрики); готовить датасеты и помогать в проведении онлайн-экспериментов (A/B-тестов) для проверки гипотез; вместе с ментором упаковывать модели в сервисы и деплоить их в production. ДЛЯ НАС ЦЕННО: базовое владение Python (умение писать чистый код, работать с библиотеками pandas, numpy) и уверенное знание SQL (JOIN, GROUP BY, оконные функции); понимание классических алгоритмов машинного обучения (линейная регрессия, решающие деревья, градиентный бустинг) и метрик качества (Precision, Recall, ROC-AUC, NDCG); опыт участия в пет-проектах, хакатонах или соревнованиях (Kaggle, Boosters и др.) будет большим плюсом; неравнодушие к делу, готовность учиться, развиваться и работать в команде; на время стажировки с августа 2026 года до января 2027 года — обучение на 3–4 курсе бакалавриата или 1–2 курсе магистратуры на одной из ИТ-специальностей из списка Минцифры; готовность работать не менее 20 часов в неделю. КОГДА ТЫ С НАМИ: получаешь практический опыт работы с моделями для сайта и приложения компании, которыми пользуются миллионы пользователей; можешь увидеть трансформацию компании из розничной сети в маркетплейс и принять в ней участие; работаешь в дружной и опытной команде, готовой вложиться в развитие стажера, который хочет стать исследователем данных; можешь работать из любой точки России (при готовности участвовать во встречах и быть на связи в рабочее время); получаешь дополнительное обучение для всех стажеров; участвуешь в корпоративных мероприятиях; пользуешься скидками от партнеров компании по программе «СВОИМ» с первого дня работы.

Похожие вакансии

Frontend-разработчик (React / TypeScript)
Foxible
80000 – 100000 руб.
Полная занятостьОпыт 1–3 года
Рекрутер/HR-менеджер
Автозапасы
50000 – 70000 руб.
Полная занятостьОпыт 1–3 года
Middle+/Senior Fullstack-разработчик (React + NestJS) в Платежный шлюз
Яндекс
Зарплата не указана
Полная занятостьОпыт 3–6 лет
Менеджер маркетплейсов ВсеИнструменты.ру
ГарантИмпериал
от 80000 руб.
Полная занятостьОпыт не требуется
Менеджер по продажам корпоративным клиентам
Точка Банк
от 120000 руб.
Полная занятостьОпыт 1–3 года
Контент-менеджер/Видеомонтажер
ADWAY.TEAM
40000 – 60000 руб.
Полная занятостьОпыт не требуется