ML-инженер (OOS/Pricing)

Описание роли

На позиции ML-инженера в команде OOS/Pricing вы будете отвечать за создание и внедрение алгоритмов машинного обучения, которые непосредственно влияют на ключевые бизнес-показатели ритейла. Ваша основная задача — разработка и оптимизация моделей прогнозирования наличия товаров (OOS-модели) и динамической ценообразовательной системы (Pricing): от сбора и предварительной обработки данных до развертывания в продакшн и последующего мониторинга.

Ваши ключевые задачи:
* выполнение глубокого анализа данных (EDA) для выявления закономерностей и подготовки релевантных фич;
* разработка классических ML-решений (регрессия, классификация, градиентные бустинги) и их экспериментальная проверка;
* внедрение и поддержка real-time и batch pipeline для обучения и инференса моделей с использованием современных MLOps-инструментов;
* генерация и проверка гипотез, настройка A/B-тестов, оценка результатов экспериментов;
* обеспечение качества и надежности кода: написание юнит-тестов, участие в code review;
* коллаборация с продакт-менеджерами, аналитиками и инженерами для выявления бизнес-требований и оперативного решения задач.

Уровень ответственности в этой роли высок: ваши решения будут напрямую влиять на уменьшение потерь от отсутствия товаров и повышение выручки за счет оптимального ценообразования.

Уникальность вакансии

В Купере ML-инженеры работают на стыке data science и реальных бизнес-задач e-commerce: балансируя между точностью прогноза и скоростью реакции системы, вы получите опыт в построении как batch, так и real-time архитектур. Полностью удаленный формат позволяет самостоятельно планировать рабочий день и совмещать проекты, а гибкий график способствует личному развитию и командному взаимодействию. Компания поддерживает участие в технических конференциях и оплату профильных курсов, что делает должность особенно привлекательной для профессионалов, стремящихся к постоянному росту и освоению новых инструментов.

Кроме того, в рамках проекта используется современный стек: Python, scikit-learn, TensorFlow, Docker, Kubernetes, что позволяет погружаться в актуальные MLOps-практики и автоматизировать конечные этапы ML-цикла.

О компании

Купер — технологический стартап, специализирующийся на аналитических решениях для онлайн- и офлайн-ритейла. Миссия компании — помочь торговым сетям прогнозировать спрос, минимизировать дефицит и оптимизировать цены через интеллектуальные алгоритмы. За последние годы Купер успешно внедрил свои решения в нескольких крупных ритейл-операторах, что позволило снизить потери от OOS более чем на 15% и увеличить маржу за счет динамического ценообразования.

В компании ценят инициативность, самостоятельность и глубокие технические экспертизы. Коллектив состоит из опытных ML- и software-инженеров, аналитиков и продуктовых менеджеров. Купер предлагает прозрачную культуру принятия решений, регулярные хакатоны и возможность участвовать в открытых исследованиях и публикациях. В команде приветствуется обмен знаниями, вы сможете менторить младших коллег и развивать собственные лидерские навыки.

Партнёрское размещение. ERID 2W5zFHoQEpH Партнёрское размещение. ERID 2W5zFJWuthw