Ведущий ML-инженер
Мы ищем ведущего ML-инженера, который возьмёт на себя развитие ML-направления в команде, работающей над продуктами для управления ценами, прогнозирования спроса и формирования коммерческих рекомендаций.
Один из основных проектов — система рекомендаций регулярных цен на уровне SKU × магазин. Система анализирует исторические продажи, цены, промо, остатки, будущие поставки, характеристики товаров и магазинов, а также внешние данные, после чего:
•прогнозирует спрос при различных ценовых сценариях;
•оценивает ценовую эластичность;
•рекомендует повышение, снижение или сохранение цены;
•прогнозирует влияние решения на продажи, оборот, маржу и EBITDA;
•рассчитывает уверенность модели и риск падения продаж;
•позволяет сравнивать прогноз с фактическим эффектом после применения рекомендации.
В команде уже есть backend и data инженеры, а также ML экспертиза. Новый специалист должен стать техническим лидером именно ML/R&D-направления: определять методологию, формировать исследовательский road map, проводить ревью решений и помогать команде доводить модели до промышленной эксплуатации.
Чем ты будешь заниматься
•Развивать модели прогнозирования спроса и ценовой эластичности;
•Исследовать подходы к causal inference, uplift-моделированию и оценки эффекта изменения цены;
•Проектировать временную валидацию, backtesting и бизнес-метрики качества;
•Работать с uncertainty, confidence, intermittent demand, cold start и long-tail SKU;
•Разрабатывать логику выбора оптимальной цены с учётом бизнес-ограничений;
•Организовать оценку plan/fact и мониторинг качества моделей;
•Участвовать в проектировании feature engineering, batch training и batch inference на больших объёмах данных;
•Проводить design review, code review и менторить ML-специалистов команды.
Мы ожидаем
•Сильную базу в классическом ML, статистике и работе с табличными данными;
•Опыт с forecasting, временными рядами и gradient boosting: LightGBM, CatBoost или XGBoost;
•Понимание causal inference и экспериментального дизайна;
•Опыт доведения ML-моделей до production;
•Уверенное владение Python и SQL;
•Понимание временной валидации, data leakage, calibration и uncertainty estimation;
•Опыт работы с Airflow или аналогичным оркестратором;
•Понимание принципов распределённой обработки данных, партиционирования и оптимизации вычислений;
•Умение связывать ML-метрики с измеримым бизнес-эффектом.
Будет плюсом
•Опыт в retail, e-commerce, pricing или demand forecasting;
•Практический опыт с PySpark, Trino, Iceberg, S3, dbt или ClickHouse;
•Опыт с price optimization, hierarchical forecasting или operations research;
•Опыт построения ML-мониторинга и проведения A/B-тестов.
Текущий стек
Python, LightGBM, Airflow, dbt, Trino, Apache Iceberg, Parquet, S3, PostgreSQL, ClickHouse, Kubernetes и gRPC.
Мы предлагаем
•Оформление в аккредитованную ИТ-компанию;
•Конкурентоспособную заработную плату (обсуждается индивидуально);
•ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи;
•Технику для работы;
•График работы 5/2 с гибким началом;
•Работу в максимально уютном офисе в Москве на ст. м. Савеловская, в Краснодаре или удаленно из других городов РФ, также есть ИТ офисы в Санкт-Петербурге и Иннополисе;
•Возможность проведения и участия в митапах, хакатонах, где есть возможность познакомиться с работой других подразделений;
•Возможность реализовать свой опыт и потенциал в интересных и многоплановых проектах, получить новый интересный опыт в решении сложных задач;
•Наличие корпоративных скидок и программ лояльности;
•Наличие корпоративной библиотеки курсов.
