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-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.
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, так же 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.
Заполните анкету
Фамилия Имя
Номер телефона
Email
Предпочтительный способ связи
- По почте
- По телефону
- Мессенджеры
Перетащите или выберите файл для загрузки
Форматы: pdf, doc, docx, rtf.
Напиши о себе и прикрепи ссылки на портфолио
0/300
Меня порекомендовали
Отправить
Нажимая кнопку «Отправить» вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных изложенных в Положении.
Условия
Команда
OMNI
Реферальная программа
Да
Начинающий специалист
Нет
Откликнуться
Посмотрите еще варианты
Мы используем cookies, чтобы сделать сайт удобнее Что это?
Хорошо
