Senior ML Engineer (Promo)

Описание роли

В роли Senior ML Engineer (Promo) вы будете ответственны за развитие и оптимизацию промо-движка компании «Магнит», построенного на современных алгоритмах машинного обучения. Вы будете заниматься предсказанием роста и поведения бизнеса на основе исторических и текущих данных, разрабатывать и внедрять модели uplift modeling, эконометрические подходы и другие методы маркетинговой аналитики. В рамках работы предстоит:
• Анализировать большие объёмы данных о продажах, акциях и поведении клиентов для выявления закономерностей и ключевых факторов роста;
• Разрабатывать и оптимизировать ML-модели для прогнозирования ключевых бизнес-метрик (выручка, конверсия, ROI);
• Внедрять и поддерживать пайплайны машинного обучения с использованием Python, scikit-learn, LightGBM, SQL, Docker и Kubernetes;
• Проводить A/B-тестирование и оценивать uplift-модели для повышения эффективности рекламных кампаний;
• Создавать автоматизированные отчёты и дашборды для мониторинга качества моделей и бизнес-результатов;
• В перспективе — лидировать команду из 2–3 ML-инженеров, распределять задачи и обеспечивать высокое качество решений.

Уникальность вакансии

• Работа в ведущей розничной сети России с доступом к большим данным и реальной бизнес-ценностью проектов;
• Удалённый формат работы с гибким графиком и возможностью совмещать с командировками и профессиональным обучением;
• Конкурентная зарплата до 300 000 RUB, бонусы по результатам проектов и бюджет на сертификации и конференции;
• Перспектива карьерного роста до Team Lead и участие в стратегическом развитии маркетинговых решений;
• ДМС, компенсация спортзала и другие социальные льготы.

О компании «Магнит»

«Магнит» — одна из крупнейших розничных сетей России, стремящаяся внедрять передовые цифровые технологии для улучшения сервиса и повышения лояльности клиентов. Проекты команды Data & AI включают прогнозирование спроса, персонализацию акций, оптимизацию цепочек поставок и многое другое. Работа в «Магните» позволяет влиять на миллионы покупателей, опираясь на точные данные и современные алгоритмы машинного обучения.