Data scientist

Ecom.tech; United States; Remote; USD 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

Ecom.tech ищет специалиста по ML/аналитике для разработки единой системы принятия решений в операционном контуре доставки. Задачи включают прогнозирование заказов, балансировку ресурсов и разработку оптимизационных моделей для минимального чека, GMV и стоимости выполнения.

Требуется сильный опыт в Python, ML и работе с большими данными. Кандидат будет работать с системами SQL/S3, строить пайплайны в Airflow и проводить A/B- тесты и квази-эксперименты, чтобы улучшать операционные KPI и качество

Qualifications

• Сильный Python и уверенное владение classic ML.
• Уверенный Polars и опыт работы с большими датасетами.
• Хорошее понимание временных рядов: lagS, rolling features, seasonality, leakage, backtesting, multi-step forecasting.
• Уверенный SQL.
• Практический опыт работы с S3 / S3-compatible object storage.
• Опыт работы с Airflow.
• База в математической статистике, теории вероятностей и эконометрике.
• Понимание A/B-тестирования и causal inference.
• Бизнесовое мышление: умение переводить бизнес-задачу в ML / causal / optimization-постановку и понимать эффект решения.
• Высокие коммуникационные навыки: объяснять сложные технические решения бизнес-стейкхолдерам.

Responsibilities

• Решать задачи time series forecasting с множеством временных рядов и горизонтов.
• Определять необходимое количество курьеров и сборщиков для заданного спроса.
• Строить модели оптимизации минимального чека и балансировать GMV и стоимость.
• Объединять модели в единую систему принятия решений.
• Применять causal inference для оценки влияния параметров на KPI.
• Проектировать и анализировать A/B-тесты и квазиэксперименты.
• Работать с SQL и S3 для больших данных.
• Разрабатывать data/ML-пайплайны в Airflow.
• Оценивать модели по offline-метрикам и влиянию на операционные KPI.

Skills

Python

classic ML

Polars

Big data

Time series

SQL

Airflow

Statistics

Causal inference

Communication

Business thinking

Tools

S3 storage

Job description

Описание:

Мы решаем задачи, которые напрямую влияют на качество доставки и экономику операционного контура: прогнозируем количество заказов и опоздания, определяем необходимое количество курьеров и сборщиков, оптимизируем минимальный чек и другие операционные параметры. Сейчас большая часть этих задач уже решается отдельными production-моделями. Следующий этап — объединить их в единую систему принятия решений, которая будет учитывать взаимное влияние заказов, доступных ресурсов, качества сервиса и коммерческих ограничений.

Задачи:

Решать задачи time series forecasting с большим количеством параллельных временных рядов: тысячи дарксторов, различные горизонты прогнозирования, часовая и дневная гранулярность. Определять необходимое количество курьеров и сборщиков для выполнения прогнозируемого количества заказов при заданном качестве сервиса. Строить модели и алгоритмы оптимизации минимального чека, балансируя количество заказов, средний чек, GMV и стоимость выполнения заказа. Объединять модели в единую систему принятия операционных решений. Использовать causal inference для оценки влияния управляемых параметров на заказы, опоздания и другие бизнес-метрики. Проектировать и анализировать A/B-тесты и квазиэксперименты. Работать с большими объёмами данных в SQL и S3. Разрабатывать и поддерживать data/ML-пайплайны в Airflow. Оценивать модели не только по offline-метрикам, но и по влиянию на операционные и бизнес-KPI.

Требования:

Сильный Python и уверенное владение classic ML. Уверенный Polars и опыт работы с большими датасетами. Хорошее понимание временных рядов: lags, rolling features, seasonality, leakage, backtesting, multi-step / multi-horizon forecasting. Уверенный SQL. Практический опыт работы с S3 / S3-compatible object storage. Опыт работы с Airflow. Хорошая база в математической статистике, теории вероятностей и эконометрике. Понимание A/B-тестирования и causal inference. Бизнесовое мышление: умение переводить бизнес-задачу в ML / causal / optimization-постановку и понимать ожидаемый эффект решения. Высокие коммуникационные навыки: умение доносить идеи и результаты до продукта и бизнес-стейкхолдеров, объяснять сложные технические решения людям без ML-бэкграунда.

Будет плюсом:

• Опыт работы в operations / logistics / last-mile delivery / workforce planning
• Опыт в e-commerce / e-grocery
• Понимание экономики доставки и операционных процессов
• Опыт математической оптимизации и operations research

Условия:

Мы аккредитованная IT-компания с сопутствующими преимуществами.

• ДМС и страховка
• разнообразное обучение
• оплата участия в конференциях
• скидки от партнеров и все классические плюшки

Помогаем создавать положительный клиентский опыт. Те самые круассаны из Самоката, наушники с доставкой по клику (ведь они нужны прямо здесь и сейчас) и другие классные решения — всё это мы. Пересобирать оргструктуру, менять подходы к разработке, обновлять продуктовый и технологический фокус – быть стабильными в росте, не разваливаться, избегать неповоротливости. Считаем, что не знать, как правильно и пробовать — это ок. Умеем ошибаться, учиться на ошибках, развиваться. В технологиях, подходах, людях. Найдёшь у нас коллег, близких по духу и интересам.