Мы внутренняя IT-инфраструктура, разрабатывающая решения для экосистемы наших внутренних брендов:
Жизньмарт - Федеральная розничная сеть из более чем 250 магазинов и сервис доставки
Сушкоф и пицца - Уральская сеть из 40 ресторанов и сервис доставки Японской кулинарии и не американской пиццы
Goulash.tech - Разработка систем автоматизации и мобильных приложений для внешних фудовых брендов.
В команду нужен ML-инженер, который займётся прогнозированием спроса в сети Жизньмарт и рекомендательными сценариями в приложении доставки. Это роль для тех, кто хочет видеть свои модели в деле: влиять на качество работы автозаказа продукции в филиалы и на рекомендации, которые реально используют пользователи.
Чем предстоит заниматься:
-
Прогнозировать спрос и продажи для сети Жизньмарт (~250 магазинов).
-
Разрабатывать и улучшать модели прогнозирования, учитывая сезонность, время суток, погоду и другие факторы.
-
Делать прогнозы и рекомендации более точными и надежными, чтобы команда операций могла использовать их напрямую для автозаказа продукции, минимизируя ручные правки.
-
Создавать рекомендательные сценарии в онлайн-приложении доставки, повышая конверсию добавления товаров в корзину.
-
Проводить A/B-тесты новых моделей и оценивать их влияние на реальные бизнес-метрики
Для нас важно:
-
Уверенный Python
-
Опыт разработки ML-моделей (PyTorch / PyStan / Pandas / LightGBM и т.д.)
-
Практический опыт внедрения моделей в продакшн
-
Понимание, как строятся масштабируемые ML-пайплайны
-
Git, Docker
-
Умение работать с неидеальными данными
Что от нас:
- Реально сложный и интересный с точки зрения прокачки скиллов продукт
- Удобный формат работы на выбор с с гибким началом дня
- Трудоустройство в аккредитованной IT-компании
- Скидки на блюда в наших фуд-проектах и у партнёров
- Не бонус, но факт: у нас белая заработная плата