ML Engineer / AI Engineer (Retail)

ML Engineer / AI Engineer

Локация: Удалённо
Компания: Детский мир
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная

Мы ищем ML / AI Engineer в команду, которая занимается ML- и AI-задачами для всей группы компаний Детский мир: Россия, Казахстан, Беларусь, магазины Зоозавр и Ещё.

Чем предстоит заниматься:
Разрабатывать и внедрять ML-модели для бизнес-задач группы компаний.
Работать с задачами прогнозирования спроса, продаж, остатков, поведения пользователей и других бизнес-метрик.
Развивать поисковые, рекомендательные и ранжирующие модели.
Участвовать в разработке ML-сервисов и интеграции моделей в production.
Работать с данными из разных систем компании: транзакции, товары, пользователи, магазины, заказы, логистика, онлайн- и офлайн-каналы.
Помогать бизнес-командам формулировать задачи и переводить их в ML-постановку.
Улучшать качество моделей, проводить эксперименты, анализировать метрики и влияние решений на бизнес.
Участвовать в развитии внутренних AI/LLM-направлений: ассистенты, поиск по знаниям, автоматизация процессов, протоколы встреч и другие сценарии.
Работать вместе с data engineers, backend-разработчиками, аналитиками, продуктами и бизнес-заказчиками.

Какие задачи могут быть в работе:
Прогнозирование спроса, продаж и остатков.
Модели для ценообразования, промо и ассортиментного планирования.
Рекомендательные системы и персонализация.
Поиск, ранжирование и улучшение пользовательского опыта.
Сегментация клиентов и товаров.
Детекция аномалий и контроль качества данных.
ML-модели для операционных процессов: логистика, розница, call center, поддержка.
LLM/RAG-решения для внутренних знаний, регламентов, документации и бизнес-процессов.
Автоматизация рутинных задач с помощью ML/AI.

Что ожидаем от вас:
Коммерческий опыт в ML/Data Science/AI от 2–3 лет.
Хороший Python.
Уверенное понимание классического ML: обучение, валидация, feature engineering, метрики, переобучение, интерпретация результатов.
Опыт решения прикладных бизнес-задач с помощью ML.
Умение работать с табличными данными и большими датасетами.
Опыт работы с SQL.
Понимание, как доводить модель от эксперимента до production или хотя бы до стабильного прототипа.
Умение анализировать качество модели не только по ML-метрикам, но и через бизнес-результат.
Готовность разбираться в предметной области и работать с реальными ограничениями бизнеса

🌐 Резюме отправлять: Показать контакты

–––

Забирай 📚