ML-инженер в ценообразовании

Uzum; United States; Remote; USD 120,000 - 180,000; Full time

Benefits offered by this job

ДМС

Удалённая работа

Job summary

Uzum ищет аналитика ML/DS для построения и улучшения моделей ценообразования в условиях большой номенклатуры и динамических скидок. Вы будете прогнозировать спрос, оценивать эластичность цены и формировать рекомендации по оптимальной цене на основе целевых метрик GMV и маржи.

Ключевые задачи включают создание признаков, offline-валидацию и анализ ошибок, совместную работу с аналитиками и продуктом над A/B-тестами.

Qualifications

• 3+ года коммерческого опыта в ML/DS: обучал модели и доводил их до прода или регулярного использования
• Уверенный Python и основной DS-стек; опыт с градиентным бустингом и/или PyTorch
• Уверенный SQL, опыт работы с большими данными
• Понимание A/B-тестов: статистическая значимость, доверительные интервалы, power и MDE
• Умение писать поддерживаемый код: Git, Docker, базовое понимание CI/CD
• Самостоятельность: умеешь разбить задачу на части, предложить варианты решения
• Умение объяснять ограничения и результаты моделей аналитикам, разработчикам и продукту
• Оцениваешь модели не только по offline-метрикам, но и по влиянию на бизнес
• Будет плюсом: опыт с demand forecasting, price elasticity, оптимизацией цен или скидок; опыт в e-commerce и ритейле

Responsibilities

• Модели спроса и цены: прогноз спроса, оценка влияния цены и скидки на продажи, рекомендации по оптимальной цене
• Качество моделей: feature engineering, offline-валидация, анализ ошибок, выбор и сравнение ML-подходов
• Данные: подготовка датасетов и признаков, EDA, контроль качества входных данных
• Эксперименты: проектировать и разбирать A/B-тесты, оценивать влияние на GMV, маржинальность и продажи
• Прод и надёжность: развивать ML-систему, которая пересчитывает цены на большом ассортименте; следить за поведением моделей после запуска
• Инженерная культура: code review, обсуждение архитектуры, документация решений и результатов экспериментов

Skills

Python (Fluent)

SQL

Docker

PyTorch

Feature engineering

Education

Bachelor’s degree in a relevant field

Tools

Git

Airflow

CI/CD

Job description

Описание:

Цена — один из самых сильных рычагов маркетплейса: от неё напрямую зависят GMV, маржинальность и то, насколько выгодно покупать у нас. Команда ценообразования строит систему динамического ценообразования. Система регулярно пересчитывает рекомендации для большого числа SKU и управляет скидками так, чтобы расти в продажах и не терять в марже. В скоупе — прогноз спроса, оценка эластичности, оптимизация цены и скидки при бизнес-ограничениях и постоянные A/B-эксперименты с аналитиками и продуктом.

Задачи:

• Модели спроса и цены: прогноз спроса, оценка влияния цены и скидки на продажи, рекомендации по оптимальной цене
• Качество моделей: feature engineering, offline-валидация, анализ ошибок, выбор и сравнение ML-подходов
• Данные: подготовка датасетов и признаков, EDA, контроль качества входных данных
• Эксперименты: вместе с аналитиками проектировать и разбирать A/B-тесты, оценивать влияние на GMV, маржинальность и продажи
• Прод и надёжность: развивать ML-систему, которая пересчитывает цены на большом ассортименте; следить за поведением моделей после запуска и разбирать инциденты
• Инженерная культура: code review, обсуждение архитектуры, документация решений и результатов экспериментов

Требования:

• 3+ года коммерческого опыта в ML/DS: обучал модели и доводил их до прода или до регулярного использования
• Уверенный Python и основной DS-стек; опыт с градиентным бустингом и/или PyTorch
• Уверенный SQL, опыт работы с большими данными
• Понимание A/B-тестов: статистическая значимость, доверительные интервалы, power и MDE, корректная интерпретация результатов
• Умение писать поддерживаемый код: Git, Docker, базовое понимание CI/CD и оркестрации пайплайнов
• Самостоятельность: умеешь разбить задачу на части, предложить варианты решения и довести выбранный до результата
• Умение объяснять ограничения и результаты моделей аналитикам, разработчикам и продукту
• Оцениваешь модели не только по offline-метрикам, но и по влиянию на бизнес
• Будет плюсом: Опыт с demand forecasting, price elasticity, оптимизацией цен или скидок; Понимание causal inference: почему нельзя просто обучить модель «цена → спрос» на исторических данных; Опыт в e-commerce и ритейле

Условия:

Даем широкую зону ответственности и возможность влиять на архитектурные и продуктовые решения. А ещё рады обсуждать твои инициативы и реализовывать их Уникальная культура – мы сохранили дух стартапа, при этом уже отстроили зрелые процессы Формируем измеримые цели всей командой и не просто выполняем их "для галочки", а замеряем эффективность и общее влияние нашей работы на бизнес Работа в командах сильных специалистов, где ценится глубина экспертизы и инженерное мышление Команды слушают и слышат друг друга, выступая в роли партнеров, а не исполнителей Удаленка из любой точки мира или уютный офис в Ташкенте У нас можно расти в инженерном или управленческом треке, а еще выстроена регулярная оценка перформанса Платим на уровне топовых компаний российского рынка Обучение и развитие — мы поддерживаем как внутри компании, так и за ее пределами (митапы, конференции, профессиональное обучение, публикации). А еще помогаем развивать личный бренд База — комьюнити профессионалов с желанием делать круто. Приятный бонус — ДМС в привязке к вашей локации, обучение и другие плюшки