Старший специалист по данным

НАША МИССИЯ
Стать местом смены автомобилей. Объединив технологии, средства массовой информации и глубокий автомобильный опыт, мы перевернули то, как люди покупают, продают, рекламируют и сдают в аренду автомобили.
То, что начиналось как простой сайт отзывов, теперь стало одним из крупнейших онлайн-сервисов по смене автомобилей в Европе. Только в прошлом году мы выросли более чем на 50%: на месте было куплено автомобилей на сумму около 3 млрд фунтов, а через нашу службу «Продать мою машину» было выставлено на продажу автомобилей на 1,8 млрд фунтов.
В 2024 году мы добились больших успехов и приобрели Autovia — создателя журналов AutoExpress и Evo, — мгновенно удвоив нашу аудиторию. Теперь у нас есть один из крупнейших каналов YouTube в мире с почти 10 миллионами подписчиков и более 1,1 миллиарда просмотров в год, а также мы продаем 1,2 миллиона печатных экземпляров наших журналов и годовой объем веб-контента превышает 350 миллионов.
И мы еще далеки от завершения!

РОЛЬ
Мы ищем старшего специалиста по анализу данных, который присоединится к нашей отмеченной наградами команде по анализу данных в решающий момент. Carwow управляет двусторонним рынком, объединяя покупателей и продавцов автомобилей в большом масштабе, и наука о данных лежит в основе того, как мы делаем этот рынок умнее, быстрее и ценнее для всех его участников. Фактически, недавно мы выиграли премию «Инициатива года GenAI» на церемонии вручения наград British Data Awards.
Это практический сотрудник с высокой степенью ответственности, работающий централизованно во всем бизнесе. Вы будете сотрудничать с командами, занимающимися коммерцией, маркетингом, продуктами, финансами, инжинирингом и эксплуатацией, — разрабатывая и внедряя решения машинного обучения и искусственного интеллекта, которые обеспечивают результаты на обеих сторонах нашего рынка. Проблемы, над которыми вы будете работать, действительно разнообразны: модели ценообразования, сигналы склонности и спроса, которые увеличивают маркетинговые расходы, персонализированные рекомендации для нашего веб-продукта и CRM, а также решения на основе LLM для операционных задач, таких как проверка документов.
Вы преобразуете неоднозначные бизнес-проблемы в структурированные, готовые к использованию решения — и от вас ожидается, что вы будете реализовывать их комплексно, от первых принципов до готовности к развертыванию и далее.

ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ

• Комплексное внедрение машинного обучения и искусственного интеллекта: руководите инициативами в области обработки данных, начиная с постановки проблемы и заканчивая развертыванием, мониторингом и итерацией, обеспечивая полный жизненный цикл производства. Поскольку у вас нет специальной функции по проектированию машинного обучения, вы будете нести ответственность за обеспечение надежности, масштабируемости и работоспособности ваших решений в реальном мире еще долгое время после их выпуска.

• Применение GenAI и LLM: проектируйте и создавайте решения на основе LLM, которые создают реальную ценность для бизнеса — обработка документов, интеллектуальный поиск, понимание контента и многое другое. Применяйте их вместе с классическим МО, четко определяя, где каждый подход заслуживает своего места.

• Коммерческий эффект: напрямую связывайте свою работу с результатами бизнеса. Создаете ли вы модель для повышения эффективности маркетинга, ценовой сигнал для принятия более четких коммерческих решений или систему рекомендаций для повышения конверсии — вы понимаете, какой бизнес-рычаг вы используете, и разрабатываете свои решения соответствующим образом.

• Прототипирование и экспериментирование. Быстро проверяйте идеи, прежде чем переходить к полномасштабной разработке. Заранее определите строгие показатели успеха, проверяйте их честно и знайте, когда нужно удвоить ставку, а когда отказаться.

• Межфункциональное партнерство. Тесно сотрудничайте с заинтересованными сторонами в сфере коммерческого, маркетингового, продуктового, финансового, инженерного и производственного бизнеса, чтобы глубже понять проблемы, прежде чем искать решение. Преобразуйте результаты в четкие и действенные описания как для технической, так и для нетехнической аудитории.

• Стандарты и мастерство: вносите свой вклад в обмен лучшими практиками, документацией и способами работы, которые поднимают планку для функции обработки данных, и помогают большему количеству младших членов команды расти вместе с вами. Продолжайте внедрять возможности искусственного интеллекта для повышения эффективности, автоматизации и постоянного использования новых возможностей.

ЧТО ВАМ ПОТРЕБУЕТСЯ
Обратите внимание: мы знаем, что ни один кандидат не будет идеально соответствовать всем, что мы перечислили в этой публикации, поэтому мы рекомендуем вам подать заявку, если вы чувствуете, что близки к заданию, но не соответствуете точно. В идеале у вас будет

• Коммерческое мышление: в первую очередь вы думаете о влиянии на бизнес. Вы понимаете, как ваши модели связаны с доходом, эффективностью или результатами работы клиентов, и используете это для определения приоритетов, масштабов и информирования о своей работе.

• Партнерство с заинтересованными сторонами: доказанная способность работать с заинтересованными сторонами в сфере коммерческого, маркетингового и продуктового бизнеса — преобразование бизнес-проблем в хорошо продуманные решения и четкое информирование о технических решениях, проблемах и результатах на всех уровнях.

• Здравое суждение: вы ясно ориентируетесь в ландшафте инструментов, зная, когда классическое машинное обучение подходит, когда GenAI открывает что-то новое и когда более простое решение является более честным ответом. Сильный инстинкт масштабируемости, надежности и объяснимости.

• [Бонус] Опыт работы на рынке или двусторонней платформе: понимание динамики спроса/предложения и того, как наука о данных создает рычаги влияния в контексте рынка.

ТЕХНИЧЕСКИЕ НАВЫКИ

• Подтвержденный опыт машинного обучения. Большой опыт создания, развертывания и поддержки моделей машинного обучения на Python в производственной среде, а не только на ноутбуках. У вас есть модели после их отправки, и вы знаете, как сохранить их здоровье.

• Поставка полного жизненного цикла (MLOps): удобная реализация сквозного жизненного цикла производства — обучение модели, управление версиями, мониторинг и эксперименты с чемпионами и претендентами — без необходимости полагаться на специальную команду инженеров ML, которая будет нести эту ответственность.

• Экспертиза GenAI и LLM: практический опыт создания решений на базе LLM, которые приносят измеримую ценность для бизнеса. Вы понимаете, как применять, оценивать и расширять эти инструменты, и честно говорите, в чем они терпят неудачу.

• Техническая глубина: солидный опыт работы в облачной среде машинного обучения с принципами разработки программного обеспечения — контроль версий, обзоры кода, модульное тестирование и знание контейнеризации…

Источник: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/carwow/senior-data-scientist-london-428558).