ml инженер

Dodo Brands — международная компания, развивающая бренды Dodo Pizza и Drinkit. Компания разрабатывает мобильное приложение и сайт для заказа пиццы, а также собственную информационную систему Dodo IS. Система помогает в приготовлении заказов, доставке и анализе эффективности процессов в пиццериях и кофейнях. Компания основана на принципах радикальной открытости и доверия, где каждый сотрудник может проявлять предпринимательскую инициативу. Команда AI personalization lab развивает персонализацию для создания уникального цифрового опыта клиентов. ML-команда является частью Data Office и тесно сотрудничает с дата-аналитиками и продуктовой разработкой. В компании развернута собственная единая дата-платформа для аналитики и ML. Исторически ML-задачи были сфокусированы на CVM и разработке отдельных моделей, но сейчас компания переходит к построению системы «динамического маркетинга» на основе фундаментальных моделей, прогнозирующих операционные показатели.

• Работать над полным циклом ML-моделей, которые лежат в основе экономики и клиентского опыта Додо
• Разрабатывать и внедрять модели прогнозирования спроса для систем динамического ценообразования и оптимизации стоимости доставки
• Строить модели для предсказания операционной нагрузки пиццерий и точного времени доставки заказа
• Активно участвовать в развитии MLOps-культуры: выстраивать production-ready пайплайны и полный цикл жизни моделей, используя MLflow
• Создавать и поддерживать инфраструктуру для Feature Store
• Разрабатывать и внедрять рекомендательные системы (персональное меню, акции, апселл)
• Проводить A/B-тесты для проверки гипотез и оценивать экономический эффект от внедрения всех моделей

• 2+ года коммерческого опыта в Data Science с фокусом на решении операционных задач: построение моделей прогнозирования спроса (временные ряды) и динамического ценообразования
• Уверенное владение Python, SQL и PySpark для работы с большими наборами данных
• Глубокое понимание основ ML и опыт работы с большими наборами данных
• Глубокие знания в области A/B-тестирования: от дизайна и корректного запуска до интерпретации результатов и оценки влияния на бизнес-метрики
• Понимание юнит-экономики: способность понимать, как ML-модели влияют на ключевые рычаги юнит-экономики и умение связать технические метрики моделей с итоговыми финансовыми показателями
• Умение выбирать оптимальные алгоритмы для решения конкретных задач для достижения максимальной пользы с минимальными усилиями

• Работа в глобальной компании с амбициозными целями и масштабными задачами
• Культура свободы и ответственности
• Гибкий формат работы: из дома или офиса в Москве, Питере или Алматы
• Конкурентная зарплата
• Возможности для роста и развития
• Оплачиваемое обучение: курсы, конференции, профильная литература
• Софинансирование английского в Skyeng
• ДМС с первого дня, включая стоматологию
• Поддержка ментального здоровья через Alter