Senior ML-разработчик

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

• 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
• 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