ML-инженер Динамическое ценообразование
- Role
- AI / ML
- Experience
- Senior
- Employment
- Full-time
- Company size
- Mid-size
Open to RU only. Set where you work from to check your eligibility.
No BS summary
We are looking for an ML Engineer to build the core operational models for our dynamic marketing system. You will develop and deploy algorithms for dynamic pricing and demand forecasting, leveraging our unified data platform.
Core skills
Required skills
ML-инженер Динамическое ценообразование
Поделиться
Описание
Над нашим мобильным приложением работает много команд, в том числе команда AI personalization lab. Мы развиваем персонализацию, на базе которой строится тот самый «вау» цифровой опыт. С каждой новой фичей мы делаем наш продукт ближе к нашему клиенту, узнаем о нем больше и выстраиваем долгосрочные отношения, тем самым завоевываем лояльность.
AI-решения — часть нашего Data Office, который работает бок о бок с командами дата-аналитиков и продуктовой разработки. ML-команда во всем Додо сейчас состоит из 12 человек. Для работы с данными и моделями у нас развернута собственная единая дата-платформа, которая служит фундаментом для всей аналитики и ML в компании.
Исторически наши ML-задачи были сфокусированы на CVM и разработке отдельных моделей под конкретные продуктовые фичи. Сейчас мы переходим к построению системы «динамического маркетинга».
В ее основе — общие фундаментальные модели, которые прогнозируют ключевые операционные показатели: нагрузку пиццерий, стоимость и время доставки. Предсказания этих моделей становятся богатыми фичами для CVM-слоя. Это позволит нам принимать более комплексные решения: например, предлагать скидку, учитывая не только жизненную ценность клиента (LTV), но и текущую загрузку кухни.
Именно для построения этого фундаментального слоя операционных моделей, которые станут «сердцем» для будущих CVM-инициатив, мы и ищем сильного специалиста.
мы ожидаем
- 2+ года коммерческого опыта в Data Science с фокусом на задачи Dynamic Pricing и Demand Forecasting. Опыт в e-commerce, ритейле, такси или фудтехе будет решающим плюсом.
- Глубокое понимание эластичности спроса и математических подходов к оптимизации цен.
- Опыт работы с временными рядами и прогнозированием спроса на больших массивах данных.
- Уверенное владение Python, SQL и PySpark для подготовки фичей и работы с транзакционными логами.
- Отличные знания теории и практики A/B-тестирования: умение дизайнить и анализировать ценовые эксперименты.
- Понимание юнит-экономики: способность четко связать технические метрики моделей (MAPE, RMSE) с бизнес-метриками (выручка, EBITDA, средний чек, маржа).
тебе предстоит
- Разрабатывать и развивать алгоритмы динамического ценообразования (Surge Pricing) для оптимизации баланса спроса и предложения (нагрузка на кухни, утилизация курьеров).
- Моделировать ценовую эластичность спроса и прогнозировать поведение клиентов при изменении стоимости продуктов или доставки.
- Строить и выводить в продакшн модели прогнозирования спроса (временные ряды), которые ложатся в основу ценовых решений.
- Проводить A/B-тесты ценовых стратегий и оценивать их прямого влияния на выручку, маржинальность и объём заказов.
- Обеспечивать полный жизненный цикл ML-моделей прайсинга (от R&D до мониторинга в продакшене), используя MLOps-инструменты (MLflow, Feature Store).
мы предлагаем
- Работу в глобальной компании с амбициозными целями и масштабными задачами (планируем кратный рост пиццерий и кофеен к 2030).
- Культуру свободы и ответственности. Мы ценим тех, кто готов принимать решения и брать за них ответственность.
- Гибкий формат, оформление по ТК РФ. Можно работать из дома или офиса в Москве/Санкт-Петербурге.
- Прозрачные условия. Конкурентная зарплата, возможности для роста и развития.
- Оплачиваемое обучение. Курсы, конференции, профильная литература и софинансирование английского в Skyeng.
- Заботу о сотрудниках. ДМС с первого дня, включая стоматологию, и поддержка ментального здоровья через Alter.
Откликнуться на вакансию
ЧЕГО ЖДАТЬ НА СОБЕСЕДОВАНИИ?
открытые вакансии
What you'll do
- Разрабатывать и развивать алгоритмы динамического ценообразования (Surge Pricing) для оптимизации баланса спроса и предложения (нагрузка на кухни, утилизация курьеров).
- Моделировать ценовую эластичность спроса и прогнозировать поведение клиентов при изменении стоимости продуктов или доставки.
- Строить и выводить в продакшн модели прогнозирования спроса (временные ряды), которые ложатся в основу ценовых решений.
- Проводить A/B-тесты ценовых стратегий и оценивать их прямого влияния на выручку, маржинальность и объём заказов.
- Обеспечивать полный жизненный цикл ML-моделей прайсинга (от R&D до мониторинга в продакшене), используя MLOps-инструменты (MLflow, Feature Store).
What they require
- 2+ года коммерческого опыта в Data Science с фокусом на задачи Dynamic Pricing и Demand Forecasting.
- Опыт работы с временными рядами и прогнозированием спроса на больших массивах данных.
- Отличные знания теории и практики A/B-тестирования: умение дизайнить и анализировать ценовые эксперименты.
- Понимание юнит-экономики: способность четко связать технические метрики моделей (MAPE, RMSE) с бизнес-метриками (выручка, EBITDA, средний чек, маржа).
Benefits
- Работу в глобальной компании с амбициозными целями и масштабными задачами (планируем кратный рост пиццерий и кофеен к 2030).
- Культуру свободы и ответственности. Мы ценим тех, кто готов принимать решения и брать за них ответственность.
- Гибкий формат, оформление по ТК РФ. Можно работать из дома или офиса в Москве/Санкт-Петербурге.
- Прозрачные условия. Конкурентная зарплата, возможности для роста и развития.
- Оплачиваемое обучение. Курсы, конференции, профильная литература и софинансирование английского в Skyeng.
- Заботу о сотрудниках. ДМС с первого дня, включая стоматологию, и поддержка ментального здоровья через Alter.
Над нашим мобильным приложением работает много команд, в том числе команда AI personalization lab. Мы развиваем персонализацию, на базе которой строится тот самый «вау» цифровой опыт. С каждой новой фичей мы делаем наш продукт ближе к нашему клиенту, узнаем о нем больше и выстраиваем долгосрочные отношения, тем самым завоевываем лояльность.AI-решения — часть нашего Data Office, который работает бок о бок с командами дата-аналитиков и продуктовой разработки. ML-команда во всем Додо сейчас состоит из 12 человек. Для работы с данными и моделями у нас развернута собственная единая дата-платформа, которая служит фундаментом для всей аналитики и ML в компании.