Team lead ML

Привет! Это команда разработки ERP и учётных систем. Мы управляем финансами клиентов, миллионами договоров с контрагентами и зарплатами тысяч сотрудников через ЭДО. Ищем Team Lead ML, который возглавит команду ML-инженеров, решающих задачи динамического ценообразования.

• Руководить командой до пяти человек: распределять задачи, быть наставником и развивать техническую экспертизу коллег.
• Отвечать за полный цикл жизни продукта: от гипотез и research до вывода ML-решений в стабильный продакшен и мониторинга.
• Обеспечивать прозрачную интеграцию новых продуктов с другими командами компании.
• Определять архитектуру и разрабатывать end-to-end ML-пайплайны для динамического ценообразования: от данных по поведению исполнителей до тарифных решений в реальном времени.
• Исследовать и моделировать спрос, предложение и эластичность на основе поведения исполнителей, строить и валидировать гипотезы.
• Проектировать, реализовывать и внедрять в production оптимизационные алгоритмы для динамического управления тарифами в рамках заданных продуктовых и бюджетных ограничений.
• Проводить A/B-тесты новых алгоритмов и анализировать их влияние на бизнес-метрики (качество, скорость, стоимость).

• Практический опыт внедрения ML-моделей в production: от прототипирования до развёртывания в высоконагруженной среде и настройки мониторинга.
• Опыт работы в машинном обучении для задач регрессии, прогнозирования (в том числе временных рядов) и оптимизации от четырёх лет.
• Умение аргументировать решения, договариваться и отвечать за результат команды.
• Экспертное понимание полного цикла жизни ML-модели: от исследования и feature engineering до production-внедрения, CI/CD и мониторинга.
• Глубокое понимание оптимизации моделей и работы с высоконагруженными системами и большими объёмами данных.
• Опыт проектирования масштабируемых систем: Docker, Kubernetes, CI/CD.
• Будет плюсом: Опыт управления командой или менторства senior- и middle-специалистов; Опыт в задачах динамического ценообразования, управления спросом и предложением, рекламных биддинг-системах; Знание основ микроэкономики, теории игр или исследования операций; Практический опыт работы с распределёнными вычислениями (Spark) для обработки данных

• Условий в вакансии нет