Обязанности:
Продукт Балансировки спроса создан, чтобы сократить негативное воздействие от внешних факторов, таких как непогода, незапланированный рост количества заказов, поломка транспорта курьеров. Задача ML модели продукта Балансировки спроса регулировать объем поступаемых заказов для поддержания доставки без критических опозданий и без снижения GMV. Чем нужно будет заниматься Создавать модели для балансировки спроса, помогать выводить их на прод. Участвовать в дизайне A/B тестов. Предлагать пути развития моделей балансировки спроса. Что мы ждём от тебя Опыт работы в ML от 3 лет. Математический / computer science / естественно-научный бэкграунд в высшем образовании. Разработка полного цикла моделей машинного обучения с пониманием бизнес-ценности. Понимание и умение объяснить, как работают алгоритмы машинного обучения. Python, основные библиотеки работы с данными и машинного обучения - numpy, scipy, pandas, sklearn, statsmodels. Опыт работы с моделями градиентного бустинга - xgboost, lgbm, catboost, etc. Опыт работы с Reinforcement Learning (Q-learning, policy optimization, DQN). Опыт работы с SQL базами - Postgres, MSSQL, MySQL, etc. Опыт работы с BigData (Spark, Kafka). Git, Docker. Ещё желательно FastAPI. Базовые знания нейронных сетей и/или желание развиваться в этом направлении. Опыт работы с библиотеками и техниками оптимизации ML моделей (onnx, TensorRT и прочее). Опыт работы с динамическим ценообразованием.Похожие вакансии
Senior Data Scientist (ML-модели, NLP)
Договорная
Москва
Центральный банк Российской Федерации (Банк России)