Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
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-tailSKU;
— 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 batchinference на больших объёмах данных;
— Проводить design review, code review и менторить ML-специалистов команды.
Обязательные 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 uncertaintyestimation;
— 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.
Компания рассматривает кандидатов только из России.
Формат работы: Удаленка, Гибрид, Офис(Москва, Краснодар)
Уровень позиции: Senior
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.