Описание
Мы решаем задачи, которые напрямую влияют на качество доставки и экономику операционного контура: прогнозируем количество заказов и опоздания, определяем необходимое количество курьеров и сборщиков, оптимизируем минимальный чек и другие операционные параметры. Сейчас большая часть этих задач уже решается отдельными production-моделями. Следующий этап — объединить их в единую систему принятия решений, которая будет учитывать взаимное влияние заказов, доступных ресурсов, качества сервиса и коммерческих ограничений.
Задачи
•Решать задачи time series forecasting с большим количеством параллельных временных рядов: тысячи дарксторов, различные горизонты прогнозирования, часовая и дневная гранулярность.
•Определять необходимое количество курьеров и сборщиков для выполнения прогнозируемого количества заказов при заданном качестве сервиса.
•Строить модели и алгоритмы оптимизации минимального чека, балансируя количество заказов, средний чек, GMV и стоимость выполнения заказа.
•Объединять модели в единую систему принятия операционных решений.
•Использовать causal inference для оценки влияния управляемых параметров на заказы, опоздания и другие бизнес-метрики.
•Проектировать и анализировать A/B-тесты и квазиэксперименты.
•Работать с большими объёмами данных в SQL и S3.
•Разрабатывать и поддерживать data/ML-пайплайны в Airflow.
•Оценивать модели не только по offline-метрикам, но и по влиянию на операционные и бизнес-KPI.
Требования
•Сильный Python и уверенное владение classic ML.
•Уверенный Polars и опыт работы с большими датасетами.
•Хорошее понимание временных рядов: lags, rolling features, seasonality, leakage, backtesting, multi-step / multi-horizon forecasting.
•Уверенный SQL.
•Практический опыт работы с S3 / S3-compatible object storage.
•Опыт работы с Airflow.
•Хорошая база в математической статистике, теории вероятностей и эконометрике.
•Понимание A/B-тестирования и causal inference.
•Бизнесовое мышление: умение переводить бизнес-задачу в ML / causal / optimization-постановку и понимать ожидаемый эффект решения.
•Высокие коммуникационные навыки: умение доносить идеи и результаты до продукта и бизнес-стейкхолдеров, объяснять сложные технические решения людям без ML-бэкграунда.
Будет плюсом:
•Опыт работы в operations / logistics / last-mile delivery / workforce planning
•Опыт в e-commerce / e-grocery
•Понимание экономики доставки и операционных процессов
•Опыт математической оптимизации и operations research
Условия
•Мы аккредитованная IT-компания с сопутствующими преимуществами.
•ДМС и страховка, разнообразное обучение, оплата участия в конференциях, скидки от партнеров.
•Удалённая работа по РФ.
