Привет! Это команда ML Ценообразование. Мы занимается развитием ценообразования. Сейчас в команде 2 человека, которые сделали MVP – на A/B тестах стабильно позитивные результаты. Основная цель на ближайшее время – сделать результаты ещё круче. Цель на долгосрок – разработать устойчивое решение, которое учитывает не только краткосрочную выгоду, но и сайд-эффекты и последствия.
Этот проект – борьба с шумными данными, сложными метриками и неочевидными решениями. Мы ищем человека, который готов бороться за каждую десятую процента на А/Б, за качество и безопасность решений, за долгосрочный эффект. Который не ищет легких путей, но хочет побеждать вместе с командой. Если вам важен не только финальный успех, но и сам процесс преодоления, и вы хотите привнести в сильную команду свое видение – нам точно стоит познакомиться!
Участвовать в полном цикле — от аналитики и сбора датасета до обучения и выкатки в прод новых моделей.
Разрабатывать расширение функционала пайплайна.
Строить инструменты для валидации результатов.
Добавлять новые факторы в ML модели.
Исследовать новые подходы для решения задачи.
Писать и оптимизировать алгоритмы обработки данных на PySpark (первое время, потом prod переедет на микросервисы).
Коммерческий опыт в DS от 4 лет.
Опыт в классическом MLE (полный цикл: аналитика, сбор датасета, обучение, выкатка, поддержка).
Знание Python и PySpark (у нас пайплайны на них).
Проактивность, большое желание развиваться и развивать людей вокруг.
Опыт в ML ценообразовании.
Опыт в Causal Inference.
Люди, которым не всё равно — ценим инициативу и самостоятельность, доверяем друг другу и даём свободу в принятии решений.
Открытая культура — мы учимся на ошибках и фокусируемся на решении проблем, а не на поиске виноватых.
Сильная команда, которой мы гордимся — обсуждаем идеи, обмениваемся экспертизой, просим совета и поддерживаем друг друга.
Современный стек и развитая инженерная культура - реализуем амбициозные проекты и создаем решения, которых еще нет на рынке.


