description
Описание вакансии
ML-инженер (CVM)
#удаленка #гибрид
Компания: Dodo Brands
🔹мы ожидаем
-2+ года коммерческого опыта в Data Science с фокусом на решении операционных задач: построение моделей прогнозирования спроса (временные ряды) и динамического ценообразования
-Уверенное владение Python, SQL и PySpark для работы с большими наборами данных
-Глубокое понимание основ ML и опыт работы с большими наборами данных
-Глубокие знания в области A/B-тестирования: от дизайна и корректного запуска до интерпретации результатов и оценки влияния на бизнес-метрики
-Понимание юнит-экономики: способность понимать, как ML-модели влияют на ключевые рычаги юнит-экономики (стоимость доставки, утилизация мощностей, labor cost), и умение связать технические метрики моделей (MAPE, RMSE) с итоговыми финансовыми показателями (выручка, прибыль)
-Умение выбирать оптимальные алгоритмы для решения конкретных задач для достижения максимальной пользы с минимальными усилиями
-Будет преимуществом: опыт разработки рекомендательных систем или других моделей персонализации (CVM)
🔹тебе предстоит
-Работать над полным циклом ML-моделей, которые лежат в основе экономики и клиентского опыта Додо;
-Разрабатывать и внедрять модели прогнозирования спроса для систем динамического ценообразования (Surge Pricing) и оптимизации стоимости доставки;
-Строить модели для предсказания операционной нагрузки пиццерий и точного времени доставки заказа (ETA);
-Активно участвовать в развитии нашей MLOps-культуры: выстраивать production-ready пайплайны и полный цикл жизни моделей, используя такие инструменты, как MLflow;
-Создавать и поддерживать инфраструктуру для Feature Store, который станет единым источником данных как для операционных, так и для CVM-моделей;
-Разрабатывать и внедрять рекомендательные системы (персональное меню, акции, апселл);
-Проводить A/B-тесты для проверки гипотез и оценивать экономический эффект от внедрения всех моделей — как операционных, так и рекомендательных.
Контакты: %contact_placeholder%
🔥
#удаленка #гибрид
Компания: Dodo Brands
🔹мы ожидаем
-2+ года коммерческого опыта в Data Science с фокусом на решении операционных задач: построение моделей прогнозирования спроса (временные ряды) и динамического ценообразования
-Уверенное владение Python, SQL и PySpark для работы с большими наборами данных
-Глубокое понимание основ ML и опыт работы с большими наборами данных
-Глубокие знания в области A/B-тестирования: от дизайна и корректного запуска до интерпретации результатов и оценки влияния на бизнес-метрики
-Понимание юнит-экономики: способность понимать, как ML-модели влияют на ключевые рычаги юнит-экономики (стоимость доставки, утилизация мощностей, labor cost), и умение связать технические метрики моделей (MAPE, RMSE) с итоговыми финансовыми показателями (выручка, прибыль)
-Умение выбирать оптимальные алгоритмы для решения конкретных задач для достижения максимальной пользы с минимальными усилиями
-Будет преимуществом: опыт разработки рекомендательных систем или других моделей персонализации (CVM)
🔹тебе предстоит
-Работать над полным циклом ML-моделей, которые лежат в основе экономики и клиентского опыта Додо;
-Разрабатывать и внедрять модели прогнозирования спроса для систем динамического ценообразования (Surge Pricing) и оптимизации стоимости доставки;
-Строить модели для предсказания операционной нагрузки пиццерий и точного времени доставки заказа (ETA);
-Активно участвовать в развитии нашей MLOps-культуры: выстраивать production-ready пайплайны и полный цикл жизни моделей, используя такие инструменты, как MLflow;
-Создавать и поддерживать инфраструктуру для Feature Store, который станет единым источником данных как для операционных, так и для CVM-моделей;
-Разрабатывать и внедрять рекомендательные системы (персональное меню, акции, апселл);
-Проводить A/B-тесты для проверки гипотез и оценивать экономический эффект от внедрения всех моделей — как операционных, так и рекомендательных.
Контакты: %contact_placeholder%
🔥
tips_and_updates
Как откликнуться эффективно
- arrow_right1–2 релевантных кейса (ссылки/скриншоты)
- arrow_rightСроки и формат работы (когда на связи)
- arrow_right2–3 уточняющих вопроса по задаче
handshake
Рекомендации работодателю
- arrow_rightОпишите результат и критерии приёмки
- arrow_rightУкажите бюджет/вилку — это повышает качество откликов
- arrow_rightСразу обозначьте сроки и доступность по коммуникациям
lists
Ещё вакансии
Middle DWH Analyst (Greenplum/Oracle)
Eclipse Digital
Не указан
Array
project
Бренд-директор (Retail)
Спортмастер
Не указан
Array
Полная занятость
Senior C# Developer (Fintech)
ГК Орбита
Не указан
Array
Полная занятость
QA Engineer (Android/Linux)
Ред Софт
Не указан
Array
Полная занятость
Специалист по безопасности Linux (Hardening)
Солар
Не указан
Array
Полная занятость
Менеджер проекта (HRTech)
СберАналитика
Не указан
Array
Полная занятость