Senior ML Engineer / Data Scientist (Команда прогнозирования, направление Deep Learning)

Локация: Москва, офис БЦ «Оазис» у м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники»; доступен удалённый или гибридный формат работы.

Компания

X5 Group — российская розничная торговая компания, развивающая продуктовые торговые сети, цифровые сервисы и технологическую платформу X5 Tech.

Что делать

• Разрабатывать и обучать модели глубокого обучения на PyTorch и/или TensorFlow для прогнозирования спроса и временных рядов.
• Создавать архитектуры LSTM, GRU, Transformer и TFT, а также адаптировать foundation-модели, включая Amazon Chronos.
• Настраивать ML-эксперименты, логирование метрик и оценку качества моделей с использованием MLflow или аналогичных инструментов.
• Разрабатывать пайплайны подготовки данных: feature engineering, обработку пропусков и аномалий, работу с лагами и экзогенными признаками.
• Решать задачи cold start для новых товаров и магазинов, оптимизировать модели по производительности и масштабируемости.
• Участвовать во внедрении моделей в production, мониторинге качества и их переобучении.

Требования

• От 4 лет опыта в роли Data Scientist или ML Engineer.
• Практический опыт разработки моделей глубокого обучения с использованием PyTorch и/или TensorFlow.
• Опыт работы с MLflow или аналогичными инструментами управления экспериментами и жизненным циклом моделей.
• Знание методов интерпретируемости и оценки важности признаков, включая SHAP, permutation importance и attention-based методы.
• Понимание архитектур нейронных сетей и принципов подготовки данных для прогнозирования временных рядов.
• Опыт оценки качества моделей и выбора метрик MAE, RMSE, MAPE, WAPE; знание Apache Chronos или аналогичных решений.

Хорошо, если есть

• Понимание принципов production-развёртывания DL-моделей и мониторинга их качества.

Культура и преимущества

• Официальное оформление, белая заработная плата и ежеквартальные премии по результатам работы.
• Гибкий график начала рабочего дня; стандартный график 5/2.
• ДМС с выездом за рубеж и стоматологией, страхование жизни и здоровья.
• Обучение за счёт компании: тренинги, семинары, конференции, мастер-классы и программы развития.
• Технические сообщества, внутренние митапы, демо-дни и возможности делиться экспертизой.