Ведущий ML-инженер

Навыки

• A/B-тесты
• Airflow
• Avro / Parquet
• XGBoost / LightGBM / CatBoost
• ClickHouse
• Code review
• dbt

О компании и продукте

• 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

Задачи

• 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
• 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
• Сильную базу в классическом ML, статистике и работе с табличнымиданными

Требования

• 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
• 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

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.