Задачи:
— Прогнозировать спрос для товаров без истории продаж («новинок»): разрабатывать модели холодного старта на основе атрибутов товара, категории, характеристик продавца и информации об аналогах.
— Разрабатывать модели классификации спроса для регулярно продающихся товаров: предсказание наличия продаж в горизонте прогнозирования (нулевой / ненулевой спрос).
— Строить и поддерживать production-пайплайны для расчёта признаков, обучения и инференса моделей на больших объёмах данных.
— Оценивать качество моделей и их влияния на бизнес-метрики совместно с заказчиками.
Требования:
— Уверенное знание классических ML-алгоритмов: линейных моделей, деревьев решений и градиентного бустинга, а также практический опыт их применения в production.
— Уверенное владение PySpark: обработка больших объёмов данных, оптимизация Spark-задач, понимание партиционирования, shuffle и особенностей распределённых вычислений.
— Уверенное владение оконными функциями в Spark SQL / SQL: расчёт лагов, скользящих агрегатов и ранжирований при работе с временными рядами.
— Опыт разработки и поддержки пайплайнов в Airflow.
— Уверенное владение Python.
Условия:
— Работа в команде Анализ спроса, занимающейся прогнозированием спроса на десятки миллионов товаров для селлеров на Ozon.
— Продукт масштабируемый, большая часть задач связана с production, меньшая — с research.
— Работа с большим количеством разнообразных товаров и селлеров, включая предпринимателей-одиночек и крупные бренды.
— Растущий бизнес с увеличением количества товаров, селлеров, географии присутствия и объёма данных.
Язык объявления: русский
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.