Платформа ОФД — аккредитованная IT-компания, крупнейший в России оператор фискальных данных. Мы анализируем рынок российского ритейла, используя данные из миллиардов магазинных чеков
На основе неструктурированных данных мы разрабатываем аналитические решения и инсайты, которые помогают бизнесу принимать обоснованные стратегические решения. Наши продукты используют производители товаров, крупные ритейлеры, финансовые организации и маркетинговые агентства
Компания является резидентом инновационного центра «Сколково», что подтверждает наш технологический уровень и значимость внедряемых решений
- Масштабные данные: каждый третий чек, пробиваемый в России, попадает к нам — 60 миллионов чеков ежедневно. В нашей базе содержится более 5 миллиардов SKU - огромные возможности для анализа и моделирования
- Современная инфраструктура: несколько кластеров Hadoop, выделенные мощные машины для Data Scientists, включая GPU-ускорители для ресурсоёмких задач обучения моделей
- Профессиональная команда: 3 Data Science, аналитики и асессоры
- Официальное трудоустройство: работаем по Трудовому кодексу РФ. Заработная плата белая, своевременная и прозрачная
- ДМС, включая амбулаторную помощь, стоматологию, госпитализацию, скорую помощь и телемедицинские консультации
- Удобное расположение. Офис близко от м. Спортивная\МЦК Лужники
- Гибкое начало рабочего дня и гибридный формат — сочетание офиса и удалённой работы
- Комфорт в офисе: кухня, зона отдыха с тренажёром и массажным креслом, настольными играми, игровой приставкой и караоке
- Активная корпоративная культура. Мероприятия, командные активности за счет компании
Ты возглавишь команду специалистов по анализу данных и машинному обучению, которая создает инновационные решения для ритейла и производства. Твоя миссия — превратить огромный массив данных о покупках, клиентах и товарах в ценные бизнес-инсайты, продукты и сервисы, которые помогут компаниям стать более эффективными и клиентоориентированными.
Разрабатывать и оптимизировать модели для классификации чековых наименований товаров и торговых точек. Ты научишь систему распознавать категории товаров, бренды и ключевые атрибуты (например, масса, объем, цвет, вкус) из описаний в чеках, а также классифицировать торговые точки по типам бизнеса.
Строить модели, которые предсказывают будущие покупки на основе истории продаж, сезонности, погоды, событий и изменений рынка. Эти прогнозы помогут оптимизировать запасы, маркетинговые кампании и стратегии ценообразования.
Разрабатывать AI-сервисы для персонализированного взаимодействия с покупателями. Ты будешь предлагать клиентам релевантные товары, промо-предложения и бонусы, основываясь на их поведении, предпочтениях и внешних данных. Это повысит лояльность и увеличит продажи.
Руководить командой дата-сайентистов и младших аналитиков, помогая им решать сложные задачи, развивать навыки и достигать целей. Ты станешь ментором, организатором процессов и драйвером инноваций.
- Инновации и внедрение лучших практик:
Быть в курсе последних трендов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Ты внедришь современные инструменты и подходы для решения задач классификации, обогащения данных, продуктовой аналитики и построения рекомендательных систем.
Как это работает на практике?
Представь, что ты создаёшь экосистему, которая:
• Понимает покупателя: анализирует его историю покупок, предпочтения и поведение.
• Предлагает лучшие решения: Рекомендует товары, которые ему действительно нужны, или предлагает скидку на любимый бренд.
• Оптимизирует бизнес-процессы: Помогает ритейлерам и производителям лучше планировать закупки, управлять запасами и адаптироваться к изменениям рынка.
• Автоматизирует рутину: Освобождает время для команды за счет автоматизации задач по классификации, обработке данных и генерации инсайтов.
Твоя работа напрямую влияет на успех бизнеса и удовлетворенность клиентов. Ты не просто решаешь технические задачи — ты создаешь продукты, которые делают жизнь людей удобнее и приятнее. Например:
• Клиент получает идеальное предложение на свой любимый товар
• Ритейлер увеличивает продажи благодаря точным прогнозам и персонализации
• Производитель узнает, какие продукты будут популярны в следующем сезоне
- Умение вдохновлять и направлять команду
- Аналитический склад ума. Способность видеть связи между данными и бизнес-задачами
- Знание современных методов машинного обучения, NLP и работы с большими данными
- Желание создавать продукты, которые действительно нужны людям