ML‑инженер

МЫ ОЖИДАЕМ 2+ года коммерческого опыта в Data Science с фокусом на задачи Dynamic Pricing и Demand Forecasting. Опыт в e-commerce, ритейле, такси или фудтехе будет решающим плюсом. Глубокое понимание эластичности спроса и математических подходов к оптимизации цен. Опыт работы с временными рядами и прогнозированием спроса на больших массивах данных. Уверенное владение Python, SQL и PySpark для подготовки фичей и работы с транзакционными логами. Отличные знания теории и практики A/B-тестирования: умение дизайнить и анализировать ценовые эксперименты. Понимание юнит-экономики: способность четко связать технические метрики моделей (MAPE, RMSE) с бизнес-метриками (выручка, EBITDA, средний чек, маржа). ТЕБЕ ПРЕДСТОИТ Разрабатывать и развивать алгоритмы динамического ценообразования (Surge Pricing) для оптимизации баланса спроса и предложения (нагрузка на кухни, утилизация курьеров). Моделировать ценовую эластичность спроса и прогнозировать поведение клиентов при изменении стоимости продуктов или доставки. Строить и выводить в продакшн модели прогнозирования спроса (временные ряды), которые ложатся в основу ценовых решений. Проводить A/B-тесты ценовых стратегий и оценивать их прямого влияния на выручку, маржинальность и объём заказов. Обеспечивать полный жизненный цикл ML-моделей прайсинга (от R&D до мониторинга в продакшене), используя MLOps-инструменты (MLflow, Feature Store).