H
HireSeeker
ozon

ML инженер (ценообразование), Группа разработки ML-инструментов

ozon · Москва · 14 июн.

Зарплата не указана

Привет! Это команда разработки ERP и учётных систем. Мы управляем финансами клиентов, миллионами договоров с контрагентами и зарплатами тысяч сотрудников через ЭДО.

Сейчас мы ищем Middle+ ML-инженера в команду разработки ML-инструментов.

Мы создаём ядро экономики платформы — систему динамического ценообразования и управления тарифами для сдельной работы. В Ozon сотни тысяч исполнителей (склады, логистика, доставка) самостоятельно формируют свой график. Наша цель — в реальном времени определять справедливые и эффективные тарифы, балансируя интересы исполнителей и бизнеса. Мы учитываем десятки факторов: спрос и предложение, география, день недели, операционные метрики и исторические паттерны.

Вы будете

  • Исследовать и моделировать спрос, предложение и эластичность на основе поведения исполнителей, строить и валидировать гипотезы.

  • Разрабатывать, обучать и внедрять в production ML-модели для прогнозирования ключевых бизнес-метрик (объём работ, стоимость, заполненность).

  • Проектировать и реализовывать оптимизационные алгоритмы для динамического управления тарифами в рамках заданных продуктовых и бюджетных ограничений.

  • Строить надёжные data pipelines и ML workflows для обучения, инференса и мониторинга моделей в высоконагруженной среде.

  • Планировать и проводить A/B-тесты новых алгоритмов, анализировать их влияние на бизнес-метрики.

  • Интегрировать решения с ML-платформой и инфраструктурой Ozon.

Наш стек

  • Язык и данные: Python, PostgreSQL, Redis.

  • Big Data: Hadoop ecosystem (Spark, YARN, HDFS), ClickHouse, Vertica.

  • ML: Scikit-learn, XGBoost / LightGBM / CatBoost, Statsmodels, PyTorch.

  • MLOps: Airflow, платформа запуска и трекинга экспериментов (MLFlow/ClearML-like).

  • Инфраструктура: Kubernetes, Docker.

Нам важно

  • Опыт работы с классическим машинным обучением для задач регрессии, прогнозирования (в т.ч. временных рядов) и/или оптимизации.

  • Понимание полного цикла жизни ML-модели: от исследования и feature engineering до production-внедрения, CI/CD и мониторинга.

  • Опыт работы с высоконагруженными системами и большими объемами данных.

  • Умение чётко доносить результаты исследований, проводить A/B-тестирование и работать с продуктовыми метриками.

  • Готовность погружаться в сложную продуктовую и экономическую логику.

  • Готовность и интерес к решению не только задач тарификации, но и смежных ML-проблем. Мы ценим универсальность и умение видеть общие принципы построения ML-систем вне зависимости от домена.

Будет плюсом

  • Опыт в задачах динамического ценообразования, управления спросом/предложением, рекламных биддинг-системах.

  • Знание основ микроэкономики, теории игр или исследования операций.

  • Практический опыт работы с распределёнными вычислениями (Spark) для обработки данных.

Мы предлагаем

  • Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce.

  • Свободу действий в принятии решений.

  • Достойный уровень заработной платы.

  • Прекрасную команду, которой мы гордимся.

  • Возможность развиваться вместе с нашим бизнесом.