ml инженер управления ценами

Команда разрабатывает продукты для управления ценами, прогнозирования спроса и формирования коммерческих рекомендаций. Один из ключевых проектов — система рекомендаций регулярных цен на уровне SKU × магазин, которая анализирует продажи, цены, промо, остатки, поставки, характеристики товаров и магазинов, а также внешние данные. Система прогнозирует спрос при разных ценовых сценариях, оценивает эластичность, рекомендует изменение цены и прогнозирует влияние решений на продажи, оборот, маржу и EBITDA.

• Развивать модели прогнозирования спроса и ценовой эластичности;
• Исследовать подходы к причинно-следственному анализу, uplift-моделированию и оценке эффекта изменения цены;
• Проектировать временную валидацию, backtesting и бизнес-метрики качества;
• Работать с неопределённостью, уверенностью моделей, прерывистым спросом, холодным стартом и длинным хвостом SKU;
• Разрабатывать логику выбора оптимальной цены с учётом бизнес-ограничений;
• Организовать оценку плановых и фактических результатов и мониторинг качества моделей;
• Участвовать в проектировании подготовки признаков, пакетного обучения и пакетного вывода на больших объёмах данных;
• Проводить технические и код-ревью;
• Менторить ML-специалистов команды;
• Определять методологию ML/R&D-направления;
• Формировать исследовательскую дорожную карту;
• Помогать команде доводить модели до промышленной эксплуатации.

• Сильная база в классическом машинном обучении, статистике и работе с табличными данными;
• Опыт с прогнозированием, временными рядами и градиентным бустингом: LightGBM, CatBoost или XGBoost;
• Понимание причинно-следственного анализа и экспериментального дизайна;
• Опыт доведения ML-моделей до промышленной эксплуатации;
• Уверенное владение Python и SQL;
• Понимание временной валидации, утечки данных, калибровки и оценки неопределённости;
• 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 розничной торговле, электронной коммерции, ценообразовании или прогнозировании спроса, практический опыт с PySpark, Trino, Iceberg, S3, dbt или ClickHouse, опыт с оптимизацией цен, иерархическим прогнозированием или исследованием операций, опыт построения ML-мониторинга и проведения A/B-тестов.

• Оформление в аккредитованную ИТ-компанию;
• ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи;
• Техника для работы;
• График 5/2 с гибким началом;
• Работа из других городов РФ;
• Офисы в Москве, Краснодаре, Санкт-Петербурге и Иннополисе;
• Возможность проводить и посещать митапы и хакатоны;
• Корпоративные скидки и программы лояльности;
• Корпоративная библиотека курсов.