Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Ведущий ML-инженер в крупную компанию.

seniorhybridRUСкор 68.5/1002д назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
airflowclickhousedbticebergkuberneteslightgbmpostgresqlpysparkpythons3sqlxgboost
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
#вакансия #удаленка #Россия Ведущий ML-инженер в крупную компанию. Компания рассматривает кандидатов только из России. З/п: обсуждается индивидуально. Формат работы: Удаленка, Гибрид, Офис(Москва, Краснодар) Уровень позиции: Senior Стек: Machine Learning (OR ML и Data Science),Python,Airflow,PostgreSQL,ClickHouse,Kubernetes 🔷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. Отклики ждём [handle]
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs