ml инженер ценовой оптимизации

Описания нет

• Развивать модели прогнозирования спроса и ценовой эластичности;
• Исследовать подходы к causal inference, uplift-моделированию и оценке 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 и code review;
• Менторить ML-специалистов команды.

• 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.

• Условий в вакансии нет