ML разработчик

Компания управляет одной из крупнейших сетей розничной торговли продуктами питания в Казахстане и строит систему автоматического заказа товаров для магазинов.

• Формировать дорожную карту машинного обучения и самостоятельно выбирать наиболее перспективные направления;
• Исследовать подходы к прогнозированию сезонного, нерегулярного и прерывистого спроса;
• Работать с промо, календарными эффектами, новыми товарными позициями, дефицитом истории и спросом, цензурированным спросом и восстановлением продаж при отсутствии товара;
• Проводить анализ ABC/XYZ;
• Развивать ретроспективное тестирование с плавающим окном и методологию сравнения моделей без временных утечек;
• Оценивать решения по метрикам прогноза и бизнес-результатам: дефициту товара, уровню удовлетворения спроса, оборачиваемости и объёму избыточного запаса;
• Улучшать преобразование прогноза в заказ с учётом графика поставок, остатка, времени выполнения заказа и ограничений поставщика;
• Развивать производственный конвейер машинного обучения: качество данных, воспроизводимость экспериментов, мониторинг моделей и диагностику деградаций;
• Взаимодействовать с командами инженерии данных, инфраструктуры и бизнеса, превращая неопределённые задачи в проверяемые гипотезы и работающие решения;
• Определять техническую архитектуру части машинного обучения системы и стандарты разработки: от подготовки выборок и экспериментов до развёртывания и мониторинга.

• Сильный практический опыт в машинном обучении и опыт эксплуатации моделей в продакшене;
• Опыт решения задач прогнозирования временных рядов: корректная временная валидация, сезонность, холодный старт, разреженный или прерывистый спрос;
• Хорошее понимание того, как выбирать метрики и дизайн эксперимента под бизнес-задачу, а не оптимизировать одну офлайн-метрику;
• Уверенное владение Python и SQL;
• Умение разбираться в данных, находить смещения и утечки, проверять качество источников;
• Способность самостоятельно формулировать план работы, принимать технические решения и доводить изменения до продакшена;
• Готовность объяснять результаты и компромиссы как инженерам, так и бизнесу;
• Дисциплинированный опыт разработки с помощью искусственного интеллекта: умение ускорять работу с помощью агентов кодирования, не перекладывая на них ответственность за корректность решений, качество кода и безопасность данных;
• Будет большим плюсом опыт в розничной торговле продуктами питания, электронной коммерции, управлении цепями поставок или пополнении запасов, опыт построения глобальных моделей на большом количестве связанных временных рядов, понимание специфики розничной торговли: промо, каннибализация, дефицит товара, цензура спроса, ассортиментные изменения, новые магазины и товарные позиции, знание основ оптимизации запасов: страховой запас, уровень обслуживания, время выполнения заказа, кратность заказа, потерянные продажи, опыт проведения онлайн-экспериментов или пилотов, где прогноз влияет на реальные операционные решения, а также опыт работы с CatBoost, PyTorch, ClickHouse, Kafka, Airflow, SLURM или Kubernetes.

• Возможна удаленная работа или работа в офисе в Алматы или Астане;
• Доступ к вычислительному кластеру из 8 нод, каждая — 128 процессорных ядер, 2 терабайта оперативной памяти и 8 ускорителей NVIDIA H200.