МагнитВедущий MLOps
Роль в команде, которая разрабатывает систему рекомендаций регулярных цен на уровне SKU×магазин: прогнозы спроса, оценка эластичности и расчёт бизнес‑эффекта от ценовых решений. Вы будете вести ML/R&D-направление, доводить модели до production и строить мониторинг качества
ГрейдLead
Стек
PythonLightGBMPostgreSQLKubernetesAirflowdbtTrinoApache IcebergParquetS3ClickHousegRPC
Задачи
- •Развивать модели прогнозирования спроса и оценки ценовой эластичности
- •Исследовать и внедрять подходы causal inference, uplift‑моделирование и экспериментальный дизайн
- •Проектировать временную валидацию, backtesting и бизнес‑метрики качества
- •Организовать feature engineering, batch training и batch inference для больших данных
- •Развивать логику выбора оптимальной цены с учётом бизнес‑ограничений и оценивать план/fact
- •Вести design review, code review и менторить ML‑специалистов команды
Обязательно
- •Сильная база в классическом ML и статистике на табличных данных
- •Опыт с forecasting и временными рядами и с gradient boosting: LightGBM, CatBoost, XGBoost
- •Понимание causal inference и экспериментального дизайна
- •Опыт доведения ML‑моделей до production
- •Уверенное владение Python и SQL
- •Опыт с Airflow или аналогичным оркестратором
- •Понимание распределённой обработки данных, партиционирования и оптимизации вычислений
Будет плюсом
- •Опыт в retail, e‑commerce, pricing или demand forecasting
- •Практический опыт с PySpark, Trino, Apache Iceberg, S3, dbt или ClickHouse
- •Опыт с price optimization, hierarchical forecasting или operations research
- •Опыт построения ML‑мониторинга и проведения A/B‑тестов
