Создавай вместе с нами
data-driven
fashion & lifestyle IT-решения
data-driven
fashion & lifestyle IT-решения
Команда Data & Analytics —
100
работают в команде Data & Analytics:
Data Scientist’ы, Data Engineer’ы, продуктовые аналитики, бизнес-аналитики, системные аналитики, project и product менеджеры.
Data Scientist’ы, Data Engineer’ы, продуктовые аналитики, бизнес-аналитики, системные аналитики, project и product менеджеры.
1,5 ПБайт
—
размер нашего DWH и Data Lake Hadoop. 245 000 процессов обеспечивают загрузку более 200 ГБ данных ежедневно. Для визуализации данных создано более 9000 автоматизированных дашбордов и отчетов.
размер нашего DWH и Data Lake Hadoop. 245 000 процессов обеспечивают загрузку более 200 ГБ данных ежедневно. Для визуализации данных создано более 9000 автоматизированных дашбордов и отчетов.
300
хранят актуальную информацию
о показателях бизнеса.
В корпоративном хранилище данных Oracle хранится 80 ТБ данных. 10 ТБ данных витрин BI-отчетности.
о показателях бизнеса.
В корпоративном хранилище данных Oracle хранится 80 ТБ данных. 10 ТБ данных витрин BI-отчетности.
LaTech — это data-driven компания.
Исследуем и анализируем более
200 ГБ данных ежедневно, на основании которых принимаем бизнес-решения и создаем продукты с применением машинного обучения. Данные — это ключевой актив компании.
Исследуем и анализируем более
200 ГБ данных ежедневно, на основании которых принимаем бизнес-решения и создаем продукты с применением машинного обучения. Данные — это ключевой актив компании.
Мы собираем всю доступную информацию о миллионах пользователях на каждом этапе жизненного цикла поиска и покупки товара. Мы знаем, что они ищут, выбирают и покупают. Мы постоянно в поиске того, как ещё можем полезно использовать данные, чтобы предложить каждому пользователю ту вещь, которая нужна именно ему.
витрин данных
профессионалов
часть большой команды LaTech
Команда Data & Analytics участвует во всех ключевых бизнес-процессах компании и работает в четырех направлениях:
Продукты команды позволяют монетизировать большие данные, улучшая клиентский опыт и основные показатели бизнеса.
Поддерживаем и развиваем централизованное хранилище данных
Создаем инструменты
для анализа
для анализа
Проводим аналитику
и исследования
и исследования
Создаем продукты
на основе данных
на основе данных
Плюшки, которые мы предлагаем
Возможность гибкого или полностью удаленного графика работы
Организация удаленного рабочего места
Уютный офис в Москве (МЦК Хорошево или м. Полежаевская)
с настольным теннисом, кикером, тренажерным
залом
с настольным теннисом, кикером, тренажерным
залом
Обмен знаниями внутри компании: организовываем внутренние разноформатные ивенты
Расширенная ДМС программа со стоматологией
Коворкинг в Санкт-Петербурге
Возможность посещать конференции в качестве слушателей и докладчиков
Полностью
компенсируем 15 рабочих дней в год, пропущенных по состоянию здоровья
компенсируем 15 рабочих дней в год, пропущенных по состоянию здоровья
Курсы по изучению английского языка
Скидки до 40% на весь каталог сайта Lamoda
Data & Analytics в LaTech
Цель R&D — изучение и улучшение пользовательского опыта.
В составе Research & Development три команды:
Команда персонализации
Отвечает за решение задач персональных рекомендаций: товарных, пользовательских, рекомендаций размеров товара. Применяет computer vision для поиска похожих и подходящих товаров. Решает задачи сегментирования пользователей для персональной коммуникации.
Команда ранжирования и навигации
Отвечает за:
• Развитие алгоритмов ранжирования товаров в каталоге: усиление learning-to-rank подхода за счет разработки новых факторов, экспериментов с таргетами в обучении, оптимизации разнообразия и персонализации выдачи под каждого клиента.
• Улучшение качества поиска (NER, исправление опечаток, обогащение текстового описания товаров) и инструментов навигации(поисковые саджесты, фильтры).
Команда прайсинга
Разрабатывает систему динамического ценообразования, опирающуюся на исторические данные: создает модели прогнозирования скорости продаж (в зависимости от стоимости и свойств товаров) и алгоритм подбора оптимального набора цен (с учетом прогнозов, значений целевых метрик и ограничений).
В составе Research & Development три команды:
Команда персонализации
Отвечает за решение задач персональных рекомендаций: товарных, пользовательских, рекомендаций размеров товара. Применяет computer vision для поиска похожих и подходящих товаров. Решает задачи сегментирования пользователей для персональной коммуникации.
Команда ранжирования и навигации
Отвечает за:
• Развитие алгоритмов ранжирования товаров в каталоге: усиление learning-to-rank подхода за счет разработки новых факторов, экспериментов с таргетами в обучении, оптимизации разнообразия и персонализации выдачи под каждого клиента.
• Улучшение качества поиска (NER, исправление опечаток, обогащение текстового описания товаров) и инструментов навигации(поисковые саджесты, фильтры).
Команда прайсинга
Разрабатывает систему динамического ценообразования, опирающуюся на исторические данные: создает модели прогнозирования скорости продаж (в зависимости от стоимости и свойств товаров) и алгоритм подбора оптимального набора цен (с учетом прогнозов, значений целевых метрик и ограничений).
Команда работает в шести направлениях:
Продуктовая аналитика — исследование пользовательского поведения, поиск инсайтов и аналитическая поддержка продуктовых изменений.
Клиентские исследования — изучение поведения, потребностей, предпочтений, мотивации покупателей и структуры рынка.
Аналитика по развитию бизнеса — оценка теорий, с помощью которых бизнес может заработать.
Маркетинговая аналитика — разработка отчетности и аналитическая поддержка основных направлений маркетинга.
Коммерческая аналитика — аналитическая поддержка основных направлений команды Commercial.
Аналитика бэк-офисных систем — создание для команд HR, Finance и Legal аналитических продуктов и их автоматизация.
Продуктовая аналитика — исследование пользовательского поведения, поиск инсайтов и аналитическая поддержка продуктовых изменений.
Клиентские исследования — изучение поведения, потребностей, предпочтений, мотивации покупателей и структуры рынка.
Аналитика по развитию бизнеса — оценка теорий, с помощью которых бизнес может заработать.
Маркетинговая аналитика — разработка отчетности и аналитическая поддержка основных направлений маркетинга.
Коммерческая аналитика — аналитическая поддержка основных направлений команды Commercial.
Аналитика бэк-офисных систем — создание для команд HR, Finance и Legal аналитических продуктов и их автоматизация.
Основная задача команды — предоставление бизнес-пользователям данных (DWH) и инструментов визуализации (Power BI) для самостоятельного анализа.
Ключевые направления работы:
- Разработка регулярной и ad-hoc отчетности для Финансового департамента, Контроллинга, Товародвижения, Доставки и Склада.
- Расчет операционных затрат в любых аналитических разрезах для максимизации прибыли.
- Помощь в расчете основных показателей рентабельности.
- Рефакторинг/поддержка хранилища (DWH), обеспечение Data Quality, проведение сверок между DWH и другими системами-источниками.
- Поиск полезных закономерностей в операционных данных, анализ последствий изменения бизнес-процессов и актуализация отражающей их отчетности.
- Разработка инфраструктуры для self-service аналитики, ведение доступной всем пользователям базы знаний по ключевым KPI, отчетам, дашбордам, витринам, процессам.
Ключевые направления работы:
- Разработка регулярной и ad-hoc отчетности для Финансового департамента, Контроллинга, Товародвижения, Доставки и Склада.
- Расчет операционных затрат в любых аналитических разрезах для максимизации прибыли.
- Помощь в расчете основных показателей рентабельности.
- Рефакторинг/поддержка хранилища (DWH), обеспечение Data Quality, проведение сверок между DWH и другими системами-источниками.
- Поиск полезных закономерностей в операционных данных, анализ последствий изменения бизнес-процессов и актуализация отражающей их отчетности.
- Разработка инфраструктуры для self-service аналитики, ведение доступной всем пользователям базы знаний по ключевым KPI, отчетам, дашбордам, витринам, процессам.
Команда состоит из Big Data разработчиков, DWH разработчиков и DevOps инженеров. Они решают, где и как следует хранить информацию, которую мы собираем, а также, как и с помощью каких инструментов грамотно ее обрабатывать.
Команда управляет портфелем проектов, занимается приоритезацией внешних и внутренних проектов, координирует кросс-командные проекты, взаимодействие с внешними заказчиками, а также координирует процесс постановки и выполнения OKR D&A команды.
Цель R&D — изучение и улучшение пользовательского опыта.
В составе Research & Development три команды:
Команда персонализации
Отвечает за решение задач персональных рекомендаций: товарных, пользовательских, рекомендаций размеров товара. Применяет computer vision для поиска похожих и подходящих товаров. Решает задачи сегментирования пользователей для персональной коммуникации.
Команда ранжирования и навигации
Отвечает за:
• Развитие алгоритмов ранжирования товаров в каталоге: усиление learning-to-rank подхода за счет разработки новых факторов, экспериментов с таргетами в обучении, оптимизации разнообразия и персонализации выдачи под каждого клиента.
• Улучшение качества поиска (NER, исправление опечаток, обогащение текстового описания товаров) и инструментов навигации(поисковые саджесты, фильтры).
Команда прайсинга
Разрабатывает систему динамического ценообразования, опирающуюся на исторические данные: создает модели прогнозирования скорости продаж (в зависимости от стоимости и свойств товаров) и алгоритм подбора оптимального набора цен (с учетом прогнозов, значений целевых метрик и ограничений).
В составе Research & Development три команды:
Команда персонализации
Отвечает за решение задач персональных рекомендаций: товарных, пользовательских, рекомендаций размеров товара. Применяет computer vision для поиска похожих и подходящих товаров. Решает задачи сегментирования пользователей для персональной коммуникации.
Команда ранжирования и навигации
Отвечает за:
• Развитие алгоритмов ранжирования товаров в каталоге: усиление learning-to-rank подхода за счет разработки новых факторов, экспериментов с таргетами в обучении, оптимизации разнообразия и персонализации выдачи под каждого клиента.
• Улучшение качества поиска (NER, исправление опечаток, обогащение текстового описания товаров) и инструментов навигации(поисковые саджесты, фильтры).
Команда прайсинга
Разрабатывает систему динамического ценообразования, опирающуюся на исторические данные: создает модели прогнозирования скорости продаж (в зависимости от стоимости и свойств товаров) и алгоритм подбора оптимального набора цен (с учетом прогнозов, значений целевых метрик и ограничений).
Команда работает в шести направлениях:
Продуктовая аналитика — исследование пользовательского поведения, поиск инсайтов и аналитическая поддержка продуктовых изменений.
Клиентские исследования — изучение поведения, потребностей, предпочтений, мотивации покупателей и структуры рынка.
Аналитика по развитию бизнеса — оценка теорий, с помощью которых бизнес может заработать.
Маркетинговая аналитика — разработка отчетности и аналитическая поддержка основных направлений маркетинга.
Коммерческая аналитика — аналитическая поддержка основных направлений команды Commercial.
Аналитика бэк-офисных систем — создание для команд HR, Finance и Legal аналитических продуктов и их автоматизация.
Продуктовая аналитика — исследование пользовательского поведения, поиск инсайтов и аналитическая поддержка продуктовых изменений.
Клиентские исследования — изучение поведения, потребностей, предпочтений, мотивации покупателей и структуры рынка.
Аналитика по развитию бизнеса — оценка теорий, с помощью которых бизнес может заработать.
Маркетинговая аналитика — разработка отчетности и аналитическая поддержка основных направлений маркетинга.
Коммерческая аналитика — аналитическая поддержка основных направлений команды Commercial.
Аналитика бэк-офисных систем — создание для команд HR, Finance и Legal аналитических продуктов и их автоматизация.
Основная задача команды — предоставление бизнес-пользователям данных (DWH, Vertica) и инструментов визуализации (SAP BO, Power BI) для самостоятельного анализа.
Ключевые направления работы:
- Разработка регулярной и ad-hoc отчетности для Финансового департамента, Контроллинга, Товародвижения, Доставки и Склада.
- Расчет операционных затрат в любых аналитических разрезах для максимизации прибыли.
- Помощь в расчете основных показателей рентабельности.
- Рефакторинг/поддержка хранилища (DWH), обеспечение Data Quality, проведение сверок между DWH и другими системами-источниками.
- Поиск полезных закономерностей в операционных данных, анализ последствий изменения бизнес-процессов и актуализация отражающей их отчетности.
- Разработка инфраструктуры для self-service аналитики, ведение доступной всем пользователям базы знаний по ключевым KPI, отчетам, дашбордам, витринам, процессам.
Ключевые направления работы:
- Разработка регулярной и ad-hoc отчетности для Финансового департамента, Контроллинга, Товародвижения, Доставки и Склада.
- Расчет операционных затрат в любых аналитических разрезах для максимизации прибыли.
- Помощь в расчете основных показателей рентабельности.
- Рефакторинг/поддержка хранилища (DWH), обеспечение Data Quality, проведение сверок между DWH и другими системами-источниками.
- Поиск полезных закономерностей в операционных данных, анализ последствий изменения бизнес-процессов и актуализация отражающей их отчетности.
- Разработка инфраструктуры для self-service аналитики, ведение доступной всем пользователям базы знаний по ключевым KPI, отчетам, дашбордам, витринам, процессам.
Команда состоит из Big Data разработчиков, DWH разработчиков и DevOps инженеров. Они решают, где и как следует хранить информацию, которую мы собираем, а также, как и с помощью каких инструментов грамотно ее обрабатывать.
Команда управляет портфелем проектов, занимается приоритезацией внешних и внутренних проектов, координирует кросс-командные проекты, взаимодействие с внешними заказчиками, а также координирует процесс постановки и выполнения OKR D&A команды.
Стек технологий
Ты можешь стать частью нашей команды в роли:
Project менеджер
Бизнес-аналитик
Data Engineer
Системный аналитик
Продуктовый аналитик
Data Scientist
Product менеджер
Этапы отбора
Заполни форму отклика
Рекрутер свяжется с тобой
в течение 1 дня
в течение 1 дня
2
Проверка hard skills — ведущие специалисты команд проводят техническое собеседование: обcуждают опыт, мэтч по стеку технологий и предлагают решить практические задачи на технику
Знакомство с лидом и хэдом направления. Обсуждаем более верхнеуровневые вопросы: архитектуру, продуктовое видение, мэтч по soft skills и принципам Lamoda
4
Сообщаем о результатах
и финальном решении
в течение 2-х дней
и финальном решении
в течение 2-х дней
5
Тяни
Проверим совместимость?
Мы сработаемся, если ты:
Мы сработаемся, если ты:
Думаешь о клиентах: знаешь их потребности, мечты, приоритеты и ставишь задачи, исходя из этого видения
Делаешь мир вокруг себя лучше: заботишься об окружающем мире, проявляешь себя как амбассадор компании, вдохновляешь других на большее
Относишься к работе, как к своему бизнесу: работаешь на главные цели компании, проявляешь инициативу, мыслишь нешаблонно
Достигаешь успеха командой: строишь доверительные отношения, ищешь совместные решения, признаешь личные и командные победы
Являешься новатором: пробуешь и реализуешь нестандартные идеи, проявляешь гибкость и открытость ко всему новому
И еще немного о нас
Александр Айваз
Данные — это новая нефть или это кровь бизнеса? Мы не хотим выбирать, потому что данные зашиты в нашем ДНК. Мы принимаем решения, используя знания, которые мы получили путем анализа данных. Мы применяем машинное обучение для создания End-to-End продуктов, повышающих эффективность процессов и приносящих новую ценность. Если тебя увлекает мир данных, то LaTech — идеальная компания для реализации твоих амбиций.
Chief Data & Analytics Officer
Дарья Шурыгина
Мы с компанией совпали по ценностям. Мне нравится, что здесь принимаются решения, исходя из целесообразности, которая доказана данными, а не просто пришла кому-то в голову. И все это направлено на благо бизнеса и людей, которые на него работают. Здесь я могу маленькими действиями влиять на большие решения. Такая атмосфера привлекает очень крутых людей, и мне нравится с ними работать и общаться.
Senior product manager
Руслан Камышенков
LaTech — это команда людей, которые искренне любят создаваемый ими продукт. Здесь хорошая атмосфера, все всегда готовы помочь друг другу с возникающими трудностями. У нас хорошо развит обмен опытом, а люди стремятся сделать свою работу эффективнее и приятнее. Новый сотрудник может рассчитывать на интересные задачи, помощь коллег и комфортные условия, чтобы соблюдать work-life balance.
Senior product analyst
Иван Васенков
Работая в D&A, я каждый день вношу свой вклад в развитие современного, эффективного и полезного бизнеса. Это позволяет чувствовать свою значимость, ведь то, что я делаю, не оторвано от реальности, а направлено на достижение конкретного результата. Все процессы органичны: нет действий ради действия, бюрократии и токсичности. Возможно, из-за этого здесь я ощущаю себя как в кругу друзей и могу развиваться.
Data engineer
Расскажите о себе,
и мы обязательно свяжемся с вами
и мы обязательно свяжемся с вами
123308, Россия, Москва, проспект Маршала Жукова 1 стр. 1
