Senior Applied ML Engineer (Python) — Россия, Санкт-Петербург

Мы создаём качественный софт и расширяем технологические возможности бизнеса с 1993 года. Наши заказчики — лидеры в сферах фармацевтики, здравоохранения, медиа и безопасности. Уже 5 лет мы успешно развиваем цифровые продукты для одной из ведущих российских авиакомпаний.

В настоящее время мы ищем опытного прикладного ML-инженера на проект создания системы динамического ценообразования для дополнительных услуг авиакомпании (багаж, выбор мест, питание и другие сопутствующие услуги).

Проект: Вам предстоит разрабатывать и развивать ML-модели для прогнозирования вероятности покупки при различных ценах, оптимизировать ценовые решения и организовывать полный цикл обратной связи и переобучения моделей.

Что предстоит делать:

• 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.

Обязательные требования:

• 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 здорово, если есть:

• 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).

Мы предлагаем:

• официальное оформление, белая зарплата, отпуск согласно ТК РФ;

• ДМС, 100% оплата больничных;

• работа удалённо;

• корпоративный ноутбук для удалённой работы;

• возможности профессионального роста.

С нетерпением ждём твоего отклика!