mlpythonsqlmlopsa b testingmlflowpysparktime seriesrecommender systemscvm
Вакансия из Telegram канала - Название доступно после авторизации
Пожаловаться
82
Хорошая вакансия
развернуть
Сильная роль в известном продукте с современным стеком и прямым влиянием на бизнес, хотя широкий круг задач от RecSys до MLOps может быть перегрузкой для одного человека.
Кликните для подробной информации
Перегруженная рольЗарплата не указанаСовременный стекВлияние на бизнесТоповый продукт
Мы ожидаем:
- 2+ года коммерческого опыта в Data Science с фокусом на решении операционных задач: построение моделей прогнозирования спроса (временные ряды) и оптимизации стоимости доставки
- Уверенное владение Python, SQL и PySpark для работы с большими наборами данных
- Глубокое понимание основ ML и опыт работы с большими наборами данных
- Глубокие знания в области A/B-тестирования: от дизайна и корректного запуска до интерпретации результатов и оценки влияния на бизнес-метрики
- Понимание юнит-экономики: способность понимать, как ML-модели влияют на ключевые рычаги юнит-экономики (стоимость доставки, утилизация мощностей, labor cost), и умение связать технические метрики моделей (MAPE, RMSE) с итоговыми финансовыми показателями (выручка, прибыль)
- Умение выбирать оптимальные алгоритмы для решения конкретных задач для достижения максимальной пользы с минимальными усилиями
Тебе предстоит:
- Работать над полным циклом ML-моделей, которые лежат в основе экономики и клиентского опыта Додо;
- Разрабатывать и внедрять модели прогнозирования спроса для систем динамического ценообразования (Surge Pricing) и оптимизации стоимости доставки;
- Строить модели для предсказания операционной нагрузки пиццерий и точного времени доставки заказа (ETA);
- Активно участвовать в развитии нашей MLOps-культуры: выстраивать production-ready пайплайны и полный цикл жизни моделей, используя такие инструменты, как MLflow;
- Создавать и поддерживать инфраструктуру для Feature Store, который станет единым источником данных как для операционных, так и для CVM-моделей;
- Разрабатывать и внедрять рекомендательные системы (персональное меню, акции, апселл);
- Проводить A/B-тесты для проверки гипотез и оценивать экономический эффект от внедрения всех моделей — как операционных, так и рекомендательных.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник - Telegram канал. Название доступно после авторизации