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Somos a Farfetch, um marketplace global líder para a indústria da moda de luxo, conectando clientes em mais de 190 países com produtos de mais de 1.400 marcas, boutiques e lojas de departamento. Estamos à procura de um Cientista de Dados altamente motivado para se juntar à nossa equipa de Search & Rankings no domínio de Produtos de Consumo. Esta equipa é responsável pela experiência central de descoberta que conecta milhões de amantes de moda de luxo com itens de marcas de topo mundial.
Neste papel, trabalharará numa equipa dinâmica e interdisciplinar ao lado de Engenheiros de Software e Engenheiros de Machine Learning. Enquanto os nossos MLEs se focam em construir pipelines robustos de MLOps e infraestrutura de escala, o seu foco será no "cérebro" do sistema: compreender profundamente a intenção do utilizador, desenhar lógica complexa de ranking e provar valor através de experimentação rigorosa. As suas áreas de foco principal incluirão Rankings, avançando as nossas abordagens Learning to Rank (LTR) para Brand, Category e Search PLPs, que representam aproximadamente 90% do nosso tráfego.
Será responsável pelo desenvolvimento de algoritmos de ranking estado-da-arte e modelos de NLP, exploração profunda dos nossos vasts datasets para oportunidades de personalização, posse do framework de A/B testing para lógica de ranking/search, prototipagem de modelos em Python, colaboração com MLEs e equipas de Catálogo, e manter-se atualizado com avanços científicos em Information Retrieval e Machine Learning.
Responsabilidades
- Desenhar e desenvolver algoritmos de Ranking estado-da-arte e modelos de NLP, definindo como os produtos são ordenados para maximizar relevância e valor comercial
- Explorar profundamente os datasets vasts da empresa (comportamento do utilizador, metadados de catálogo) para identificar oportunidades de personalização
- Possuir o framework de A/B testing para lógica de ranking/search, analisando resultados para distinguir impacto causal de ruído
- Construir e validar protótipos de modelos de alta qualidade em Python, trabalhando próximo com MLEs para traduzir estes protótipos em microserviços escaláveis e prontos para produção
- Colaborar com MLEs para garantir compatibilidade dos modelos com infraestrutura Databricks/PySpark
- Trabalhar com a Equipa de Catálogo para definir requisitos de features
- Trocar insights com a Equipa de Recomendações para alinhar estratégias de personalização
- Manter-se atualizado com avanços científicos em Information Retrieval e Machine Learning, trazendo ideias inovadoras
Competências
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Benefícios
A Farfetch EM NÚMEROS
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