МАГНИТ, Розничная сеть

ML-инженер

Коротко

ML-инженер в команду персонализации промо-механик приложения «Магнит»: разработка предиктивных, uplift и рекомендательных моделей, подготовка данных, вывод моделей в production, поддержка пайплайнов и анализ A/B-тестов. Компания — крупная розничная сеть «Магнит». Требуется коммерческий опыт в ML/Data Science от 2 лет, уверенное владение Python, SQL, классическим ML на табличных данных и знание статистики для A/B-тестирования. Работа возможна удаленно, гибридно или в офисе.

О команде
Мы ищем ML Engineer в команду развития ценности активных клиентов.
Мы отвечаем за персонализацию промо-механик в приложении «Магнит»: персональные предложения, цели и задания. Наша задача — не просто предсказать, что человек купит, а понять, какое воздействие действительно изменит его поведение, и направить промо-бюджет туда, где он даст максимальный эффект.
Чем придется заниматься
•Разрабатывать, обучать и валидировать ML-модели для маркетинговых задач: классические предиктивные модели, uplift-модели и рекомендательные решения
•Готовить данные для моделирования: собирать данные из разных источников, формировать витрины и признаки, контролировать качество данных
•Оценивать модели по ML- и бизнес-метрикам, интерпретировать результаты и определять влияние моделей на эффективность кампаний
•Выводить модели в production совместно с MLOps-инженерами: участвовать в code review и настройке регулярных скорингов
•Поддерживать и развивать действующие ML-модели и пайплайны: отслеживать drift и деградацию качества, переобучать и улучшать решения
•Проектировать и анализировать A/B-тесты, проверять гипотезы и презентовать результаты и рекомендации бизнес-заказчикам
•Работать со стеком Python, SQL, PySpark, MLflow, Airflow, Docker, Git, Linux
Мы ожидаем
•Коммерческий опыт в ML / Data Science от 2 лет и уверенные знания классического ML: алгоритмы, ML-метрики, валидация, feature engineering и интерпретация моделей
•Практический опыт построения моделей на табличных данных и уверенную работу с Python, pandas, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost
•Уверенный SQL и опыт работы с большими объемами данных; знание PySpark или аналогичных инструментов распределенной обработки будет преимуществом
•Знание статистики и опыт дизайна и анализа A/B-тестов; опыт uplift-моделирования, маркетинговой аналитики или рекомендательных систем будет большим плюсом
•Самостоятельность, умение вести задачу от постановки до результата, взаимодействовать с бизнес-заказчиками и понятно объяснять результаты нетехническим коллегам
Условия
•Трудоустройство в аккредитованную IT-компанию
•ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи
•Возможность работать удаленно, гибридно или в офисе
•Корпоративные скидки от компании и партнеров, бесплатная подписка Магнит Премиум с повышенным кешбэком по программе лояльности М+
•Поддержка в развитии через обучение, конференции и митапы, а также программа для руководителей — Leadership club
•IT-комьюнити — среда, где быстрее находишь решения, делишься практиками, пробуешь новые роли и растешь от эксперта в стеке до лидера инициатив
•Социально-психологическая поддержка от >370 специалистов по направлениям: юристы, психологи, врачи, финансовые и ЗОЖ советники

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте