ML аналитик

☑ Основной блок:

Опыт работы: 3–6 лет.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: удаленная работа.

Зарплата: по результату собеседования.

Примерное место работы: Россия, Москва.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 28398507 добавлено в базу данных: Вторник, 18 февраля 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Вторник, 18 марта 2025 года.

☑ Репутация компании "СберМаркет":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

СберМаркет — технологический онлайн-сервис, помогающий делать покупки не выходя из дома.

СберМаркет был создан на основе стартапа Instamart, присоединившегося к экосистеме Сбера в сентябре 2019 года. Наша миссия: экономить время, энергию и деньги людей для чего-то более важного.

СберМаркет это:

• Один из лидеров рынка e-grocery в России;

• Рост в 11 раз год к году;

• Передовые технологии и собственная разработка;

• Возможность задавать тренды в своей профессии и быть первопроходцем;

• Классная команда и открытая корпоративная культура;

• Быстрый рост и самостоятельное управление проектами;

• Конкурентная зарплата и надежность.

Мы хотим, чтобы клиент мог заказать продукты и товары с доставкой через нашу платформу из своих любимых магазинов, поэтому сотрудничаем уже с более 60 федеральными и региональными ретейлерами. Среди наших партнеров крупнейшие торговые сети: METRO, ЛЕНТА, АШАН, О'КЕЙ, Твой Дом и многие другие.

Мы работаем на одном из самых крупных и динамичных потребительских рынков. СберМаркет-это дух, скорость и независимость стартапа, а так же сила и мощь крупнейшей в России экосистемы Сбера.

Pricing - это проект по ценообразованию для сборщиков и курьеров.

Что предстоит делать:

• Анализ данных: глубоко погружаться и разбираться в данных, учитывать нюансы и расхождения в прайсинге
• Моделирование и ML:
  • Поддержка и развитие текущей модели прайсинга.
  • Кластеризация партнеров по мотивации
  • Определение оптимальной цены доставки с учетом заданных KPI.
  • Разработка комплексной модели прайсинга, включая материальную и нематериальную мотивацию, бонусы, акции, доплаты (например, за скорость или surge), реферальные программы и стоимость найма.

Что ждем от тебя?

• Знания в A/B тестировании:
  • Владение методами определения статистически значимых различий выборок, такими как Критерий Манна-Уитни, Z-test и др.
  • Понимание метрик и потенциальных искажений, например, как проверять изменение времени, проведенного в корзине, с помощью A/B теста.
  • Способность построить секьюрити метрики к тесту, чтобы гарантировать прогресс и избежать потенциального ущерба бизнесу.
• Знание классического ML (опыт работы с MILP солверами или другими методами оптимизации будет плюсом)
• Опыт работы с Python и его библиотеками для анализа данных (pandas, numpy) и машинного обучения (sklearn, lightgbm, scipy)
• Знание SQL на продвинутом уровне
• Базовые навыки работы Git.

Наш стэк:

• БД и хранилища: Clickhouse, S3
• Пишем в основном на Python + SQL, прототипируем в Jupyter, успешные эксперименты переносим на Airflow+Kubernetes
• Микросервисы разрабатываем на Python+GRPC, разворачиваем на собственной PaaS (Kubernetes,Gitlab CI,Helm, Prometheus)

Аналитику, дашборды, мониторинги строим в Tableau, Metabase, Grafana

Что мы предлагаем?

• Удаленный формат работы:

• Гибкое время начала дня;

• Белая заработная плата;

• Сильная команда коллег с kaggle grand и просто мастерами, выпускниками ШАДа;

• Предоставляем всё необходимое оборудование для работы;

• Развитие и рост (внешнее и внутреннее менторство, семинары, курсы, тренинги, внутреннее обучение);

• Поддержка участия в хакатонах - команда из опытных хакатонщиков, days off, сервера.

???

☑ О компании:

Логотип (эмблема, торговая марка, бренд) компании:

Сфера деятельности компании: Розничная торговля; .

☑ Отклинуться сообщением, резюме, запросить телефон, отправить жалобу (претензию):