Мы внутренняя IT-инфраструктура, разрабатывающая решения для экосистемы наших внутренних брендов:
Жизньмарт - Федеральная розничная сеть из более чем 250 магазинов и сервис доставки
Сушкоф и пицца - Уральская сеть из 40 ресторанов и сервис доставки Японской кулинарии и не американской пиццы
Goulash.tech - Разработка систем автоматизации и мобильных приложений для внешних фудовых брендов.
В команду нужен ML-инженер, который займётся прогнозированием спроса в сети Жизньмарт и рекомендательными сценариями в приложении доставки. Это роль для тех, кто хочет видеть свои модели в деле: влиять на качество работы автозаказа продукции в филиалы и на рекомендации, которые реально используют пользователи.
Чем предстоит заниматься:
Прогнозировать спрос и продажи для сети Жизньмарт (~250 магазинов).
Разрабатывать и улучшать модели прогнозирования, учитывая сезонность, время суток, погоду и другие факторы.
Делать прогнозы и рекомендации более точными и надежными, чтобы команда операций могла использовать их напрямую для автозаказа продукции, минимизируя ручные правки.
Создавать рекомендательные сценарии в онлайн-приложении доставки, повышая конверсию добавления товаров в корзину.
Проводить A/B-тесты новых моделей и оценивать их влияние на реальные бизнес-метрики
Для нас важно:
Уверенный Python
Опыт разработки ML-моделей (PyTorch / PyStan / Pandas / LightGBM и т.д.)
Практический опыт внедрения моделей в продакшн
Понимание, как строятся масштабируемые ML-пайплайны
Git, Docker
Умение работать с неидеальными данными
Что от нас:
.png&w=1920&q=75){kind=small}
