ML Engineer / AI Engineer в Детский мир Москва

ML / AI Engineer в команду, занимающуюся ML- и AI-задачами для группы компаний Детский мир. Разработка и внедрение моделей прогнозирования, рекомендаций, поиска, а также LLM-решений для бизнес-процессов.

Задачи:

• Разрабатывать и внедрять ML-модели для бизнес-задач группы компаний.
• Работать с задачами прогнозирования спроса, продаж, остатков, поведения пользователей и других бизнес-метрик.
• Развивать поисковые, рекомендательные и ранжирующие модели.
• Участвовать в разработке ML-сервисов и интеграции моделей в production.
• Работать с данными из разных систем компании: транзакции, товары, пользователи, магазины, заказы, логистика, онлайн- и офлайн-каналы.
• Помогать бизнес-командам формулировать задачи и переводить их в ML-постановку.
• Улучшать качество моделей, проводить эксперименты, анализировать метрики и влияние решений на бизнес.
• Участвовать в развитии внутренних AI/LLM-направлений: ассистенты, поиск по знаниям, автоматизация процессов, протоколы встреч и другие сценарии.
• Работать вместе с data engineers, backend-разработчиками, аналитиками, продуктами и бизнес-заказчиками.

Требования:

• Коммерческий опыт в ML/Data Science/AI от 2–3 лет.
• Хороший Python.
• Уверенное понимание классического ML: обучение, валидация, feature engineering, метрики, переобучение, интерпретация результатов.
• Опыт решения прикладных бизнес-задач с помощью ML.
• Умение работать с табличными данными и большими датасетами.
• Опыт работы с SQL.
• Понимание, как доводить модель от эксперимента до production или хотя бы до стабильного прототипа.
• Умение анализировать качество модели не только по ML-метрикам, но и через бизнес-результат.
• Готовность разбираться в предметной области и работать с реальными ограничениями бизнеса

Условия:

• Официальное оформление в соответствии с ТК РФ в IT-аккредитованную компанию;
• Совокупный доход: оклад + годовой бонус;
• График работы: 5/2 (гибридный формат работы);
• Техника для работы;
• Полис ДМС;
• Программа Best Benefits;
• Внутреннее обучение;
• Спортивные и развлекательные мероприятия, участие в корпоративной жизни компании.

Навыки:

• Python
• SQL
• Machine Learning
• Data Science
• Forecasting
• Recommendations
• Search
• Ranking
• Retail Analytics
• MLOps
• LLM
• RAG
• Spark
• Airflow
• Kafka
• Docker
• Linux
• CI/CD
• Kubernetes
• MLflow
• Feast
• CatBoost
• LightGBM
• PyTorch
• transformers