Старший ML-разработчик, Команда операционных прогнозов

Ориентир по рынку≈ 275 000 – 398 000 ₽наша приблизительная оценка по 57 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

≈ 3,3 тыс.–4,8 тыс. $

🌍 УдалённоSeniorПолная занятость

≈ 275 000 – 398 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Вакансия к тому же свежая, откликаться лучше сейчас.

3 из 4 в норме

Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться

Деньги

Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 57 похожих вакансиях Разработчик уровня Senior.

платят меньше275 000 – 398 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Опубликована 14 дней назад. Раньше её уже выкладывали 1 раз: спросите, почему место снова свободно.

Свежая

Описание

Обязанности: 5, требования: 9. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: аккредитованная IT-компания
Не сказано: как оформят, из каких стран можно работать и часовой пояс команды

Подробно

Что требуют

ОбязательноMLPythonPostgreSQLClickHouseAirflowSparkKafkaHiveHadoopSQL

ПлюсомgRPC

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +14%, Kafka +9%, PostgreSQL +6%.

Ясно

Полный разбор в Pro

Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме

Сколько просить

Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга

Ваше резюме против требований

Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика

Спросить у работодателя

10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней Ozon обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

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

Python, PostgreSQL, ClickHouse, Airflow, Spark/PySpark, Kafka, Hive, HDFS