
ozon · Москва · 14 июн.
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.