Крупнейший в Казахстане Онлайн-супермаркет MagnumGO является частью большой семьи Kaspi.kz. Мы начали свою работу в 2021 году, за это время запустили 10 больших складов, улучшили сервис по доставке продуктов, и сейчас доставляем более 50 тысяч заказов ежедневно в пяти крупнейших городах Казахстана.
ОБЯЗАННОСТИ
- Разрабатывать и имплементировать ML-модели для оптимизации процессов управления складами, включая прогнозирование спроса и персонала, оптимизацию товаропотоков и управление запасами;
- Создавать предиктивные модели для улучшения доставки клиентских заказов, включая маршрутизацию, оптимизацию логистических процессов и снижение времени доставки;
- Анализировать данные операционных систем, выявлять закономерности и возможности для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов;
- Взаимодействовать с ИТ-продуктовыми командами для внедрения разработанных моделей в production-среду и мониторинга их производительности;
- Проводить эксперименты, валидировать гипотезы, измерять влияние внедренных решений на ключевые метрики бизнеса;
- Участвовать в совершенствовании качества данных, архитектуры хранилищ данных и pipeline-ов обработки информации.
ТРЕБОВАНИЯ
- 2+ года опыта разработки и развертывания ML-моделей в production-среде;
- Машинное обучение: supervised/unsupervised learning, градиентный бустинг, нейронные сети, ensemble;
- Python: scikit-learn, pandas, numpy, XGBoost, TensorFlow/PyTorch;
- SQL и БД (PostgreSQL, MySQL); сложные аналитические запросы;
- Data Engineering: ETL/ELT, облачные хранилища (AWS S3, GCS);
- Git, CI/CD, Docker;
- Инструменты анализа и визуализации (Jupyter, Tableau, Power BI);
- Опыт работы с кросс-функциональными командами, умение коммуницировать результаты;
- Проактивность, самостоятельность, управление проектами;
- Понимание e-commerce и логистики приветствуется.
ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ
- Работа в быстрорастущем E-commerce; влияние на стратегические решения через data-driven insights;
- График 5/2, 9:00–18:00; удалённая работа после испытательного срока (3 мес);
- Современные инструменты, облачные сервисы (AWS, Google Cloud), вычислительные ресурсы;
- Отсутствие дресс-кода, профессиональное развитие.