Wildberries & RussMiddle ML Engineer в Discovery
удалёнка, гибрид, Москва
Команда Discovery департамента ценообразования строит инфраструктуру для скоринга сотен миллионов клиентов: feature store, пайплайны и модели оценки ценовой эластичности. Роль важна для принятия ценовых решений и персонализации предложений, влияя на выручку и удержание клиентов.
ГрейдMiddle
Опытот 3 лет
Стек
PythonSparkClickHouseCatBoostLightGBMXGBoostpandaspolarsscikit-learnnumpyscipymatplotlibSQLGreenPlum
Задачи
- •Проведение полного цикла ML: ресёрч, формулировка гипотез, продуктивизация и мониторинг моделей
- •Разработка моделей скоринга клиентов и оценки ценовой эластичности
- •Проектирование и развитие пайплайнов батч-скоринга и расчёта фичей на Spark
- •Участие в построении feature store и сопутствующей инфраструктуры
- •Планирование и проведение оффлайн- и онлайн-экспериментов, доведение моделей до измеримого бизнес-эффекта
Обязательно
- •Опыт работы в Data Science от 3 лет
- •Уверенное владение Python и ML-стеком (pandas / polars, scikit-learn, numpy)
- •Сильные знания классического ML, опыт с градиентным бустингом (CatBoost/LightGBM/XGBoost)
- •Знание теории вероятностей, математической статистики и подходов к проведению A/B-тестов
- •Хорошее знание SQL и опыт работы с аналитическими БД (ClickHouse, GreenPlum)
- •Опыт вывода моделей в production
Будет плюсом
- •Опыт в задачах скоринга, моделировании поведения клиентов и оттока
- •Опыт uplift-моделирования и causal inference
