Ведущий ML-инженер

Задачи: — 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-tail SKU; — 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 batch inference на больших объёмах данных; — Проводить design review, code review и менторить ML-специалистов команды. Требования: — Опыт в классическом ML от 3 лет; — Сильная база в классическом ML, статистике и работе с табличными данными; — 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 uncertainty estimation; — 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. Условия: — Занятость full-time — Формат работы: удалённая, гибридная или офис (Москва, Краснодар)