Senior DS/ML Engineer

Ориентир по рынку≈ 436 000 – 487 000 ₽наша приблизительная оценка по 14 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

≈ 5,3 тыс.–5,9 тыс. $

🔄 ГибридSeniorПолная занятость

≈ 436 000 – 487 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. В тексте есть прямой контакт рекрутёра: написать ему быстрее, чем ждать ответа на отклик.

3 из 4 в норме

Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона

Написать напрямуюВ тексте вакансии есть контакт: письмо уйдёт человеку, а не в систему подбора

Наша компания

Привет! Это команда операционных прогнозов. Мы занимаемся операционным прогнозированием в ритейле: в команде много разных направлений — прогноз спроса, прогноз курьеров, золотые полки, прогноз смен и другие проекты, которые напрямую влияют на управление запасами и логистику.

Чем предстоит заниматься

Развивать и улучшать модели прогнозирования

Заниматься полным циклом: сбор и обработка данных, feature engineering, выдвижение и проверка гипотез, оценка качества моделей на статистических и бизнес-метриках

Проектировать архитектуру ML-систем — от пайплайнов данных до продакшн-сервисов

Доводить решения до продакшна самостоятельно: писать промышленный код, создавать простые API-сервисы для интеграции моделей с внутренними системами

Общаться с заказчиками, формализовывать требования, предлагать и обосновывать новые подходы

Наши требования

Уверенное знание Python и стандартных DS-библиотек

Опыт работы с временными рядами и прогнозированием спроса (или смежных задач) — понимание специфики: сезонность, интермиттентный спрос, иерархическая структура данных

Опыт построения архитектуры ML-систем и вывода моделей в продакшн, а не только в исследовательском режиме

Инженерные навыки: сбор и обработка данных, построение пайплайнов, работа с базами данных (SQL)

Опыт разработки простых API-сервисов для интеграции моделей с другими системами

Высшее образование в одной из сфер: математика, компьютерные науки или смежные

Опыт агентской разработки и использования ИИ-инструментов в повседневной работе

Опыт работы с gRPC — в команде сервисы принято делать на gRPC, HTTP почти не используется