Senior ML-разработчик
Описание
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 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 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