Аркадия

#senior #удаленка

Аркадия

Senior Applied ML Engineer (Python)

Опыт работы: более 6 лет

Полная занятость

График: 5/2

Формат работы: удалённо

☑️ Чем предстоит заниматься

-Разработка ML-моделей: прогнозирование вероятности покупки дополнительных услуг при разных ценах, оптимизация ценовых решений, построение нейросетевых моделей

-Экспериментальная методология: проектирование контролируемого исследования (controlled exploration) в допустимом диапазоне цен, правил рандомизации, вероятностей назначения ценовых вариантов и ограничений безопасности

-A/B-тестирование: дизайн контролируемых экспериментов для сравнения новой политики ценообразования с текущей, определение основных (primary) и защитных (guardrail) метрик, критериев остановки и условий развёртывания (rollout)

-Полный жизненный цикл машинного обучения: обучение, валидация, инференс, периодическое переобучение, версионирование моделей, цикл обратной связи между предсказаниями, решениями и фактическими результатами

-Разработка: реализация сквозного ML-прототипа, включая минимальные HTTP API, хранение данных и имитацию внешней системы бронирования

-Логирование и данные: корректная фиксация назначенных цен, экспериментальных вариантов, вероятностей назначения, фактов покупки и бизнес-метрик

☑️ Наши пожелания к кандидатам

-Уверенное владение Python, NumPy, pandas, scikit-learn, PyTorch или TensorFlow, а также C# для интеграции с бэкендом

-Опыт разработки, обучения и применения ML-моделей, включая нейронные сети, инженерию признаков (feature engineering) и работу с табличными данными

-Понимание математических основ машинного обучения, теории вероятностей, статистики, методов оптимизации и принципов A/B-тестирования

-Способность проектировать контролируемое исследование (controlled exploration), правила рандомизации, основные и защитные метрики для ценовых экспериментов

-Опыт организации полного жизненного цикла машинного обучения: обучение, валидация, инференс, переобучение, версионирование и обратная связь

-Уверенное владение SQL, PostgreSQL, Git, Docker и навыки разработки Python-приложений с автотестами

Будет плюсом:

-Опыт в динамическом ценообразовании и оптимизации выручки (revenue optimization): прогнозирование спроса, ценовая эластичность, готовность платить

-Знакомство с продвинутыми методами причинно-следственного анализа (causal inference) и последовательного принятия решений (sequential decision making): контекстные многорукие бандиты (contextual bandits), off-policy evaluation, IPW, doubly robust estimation

-Знакомство с MLOps-инструментами (MLflow, оркестрация, мониторинг моделей) и опыт эксплуатации ML-сервисов

-Опыт работы в авиационной отрасли, электронной коммерции или управлении доходами (revenue management)

Контакты: ••••••••

Python Job в Telegram | в S9 | в Max