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
Задачи
- 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-tailSKU
- 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 batchinference на больших объёмах данных
- Проводить design review, code review и менторить ML-специалистов команды
Требования
- Сильную базу в классическом ML, статистике и работе с табличнымиданными
- 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 uncertaintyestimation.
- Опыт работы с Airflow или аналогичным оркестратором
- Понимание принципов распределённой обработки данных, партиционирования и оптимизации вычислений
- Умение связывать ML-метрики с измеримым бизнес-эффектом
Дополнительно
- 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
Условия
- 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. Белорусская, в Краснодаре или удаленно из других городов РФ, так же есть ИТ офисы в Санкт-Петербурге (ст. м. Балтийская) 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