- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML-инженер (CVM)
Оценка ИИОтличная вакансия в известной компании с сильной инженерной культурой. Четко прописанные задачи, современный стек (MLflow, PySpark) и прямой вклад в продукт делают эту позицию очень привлекательной для опытных специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только сильных технических навыков (PySpark, MLflow), но и глубокого понимания юнит-экономики и бизнес-метрик. Ожидается опыт работы с временными рядами и A/B-тестированием на реальных данных.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для ML-инженера с опытом от 2 лет в Москве рыночный диапазон составляет от 250 000 до 400 000 рублей. Dodo Brands обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие рынку.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my interest in the ML Engineer (CVM) position at Dodo Brands. With over two years of experience in Data Science, specifically focusing on demand forecasting and dynamic pricing, I am confident that my technical skills in Python, SQL, and PySpark align perfectly with your team's needs. I have a proven track record of building production-ready pipelines and connecting technical model metrics like MAPE and RMSE to real-world business outcomes and unit economics.
In my previous roles, I have successfully implemented A/B tests to validate hypotheses and optimize operational efficiency. I am particularly excited about the opportunity to contribute to Dodo's MLOps culture and work on high-impact projects like Surge Pricing and ETA prediction. My experience with MLflow and building Feature Stores will allow me to hit the ground running and help scale your ML infrastructure. I look forward to the possibility of discussing how my background in both operational ML and recommendation systems can drive value for Dodo Brands.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Dodo Brands уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Dodo Brands и создавайте ML-решения, которые напрямую влияют на экономику бизнеса!
Описание вакансии
ML-инженер (CVM)
#удаленка #гибрид
Компания: Dodo Brands
🔹мы ожидаем
-2+ года коммерческого опыта в Data Science с фокусом на решении операционных задач: построение моделей прогнозирования спроса (временные ряды) и динамического ценообразования
-Уверенное владение Python, SQL и PySpark для работы с большими наборами данных
-Глубокое понимание основ ML и опыт работы с большими наборами данных
-Глубокие знания в области A/B-тестирования: от дизайна и корректного запуска до интерпретации результатов и оценки влияния на бизнес-метрики
-Понимание юнит-экономики: способность понимать, как ML-модели влияют на ключевые рычаги юнит-экономики (стоимость доставки, утилизация мощностей, labor cost), и умение связать технические метрики моделей (MAPE, RMSE) с итоговыми финансовыми показателями (выручка, прибыль)
-Умение выбирать оптимальные алгоритмы для решения конкретных задач для достижения максимальной пользы с минимальными усилиями
-Будет преимуществом: опыт разработки рекомендательных систем или других моделей персонализации (CVM)
🔹тебе предстоит
-Работать над полным циклом ML-моделей, которые лежат в основе экономики и клиентского опыта Додо;
-Разрабатывать и внедрять модели прогнозирования спроса для систем динамического ценообразования (Surge Pricing) и оптимизации стоимости доставки;
-Строить модели для предсказания операционной нагрузки пиццерий и точного времени доставки заказа (ETA);
-Активно участвовать в развитии нашей MLOps-культуры: выстраивать production-ready пайплайны и полный цикл жизни моделей, используя такие инструменты, как MLflow;
-Создавать и поддерживать инфраструктуру для Feature Store, который станет единым источником данных как для операционных, так и для CVM-моделей;
-Разрабатывать и внедрять рекомендательные системы (персональное меню, акции, апселл);
-Проводить A/B-тесты для проверки гипотез и оценивать экономический эффект от внедрения всех моделей — как операционных, так и рекомендательных.
Контакты: Откликнуться
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- PySpark
- Machine Learning
- A/B Testing
- MLflow
- Feature Store
- Time Series
- Demand Forecasting
- Recommender Systems
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с динамическим ценообразованием и прогнозированием спроса.
Как бы вы подошли к задаче прогнозирования спроса в условиях высокой волатильности и праздничных дней?
Компания делает упор на связь ML-метрик с финансовыми показателями.
Как вы объясните бизнесу разницу между снижением RMSE на 5% и реальным влиянием этого изменения на прибыль?
В стеке указан PySpark для работы с большими данными.
С какими основными проблемами производительности вы сталкивались при работе с PySpark и как их решали (например, data skew)?
Упоминается развитие MLOps-культуры и использование MLflow.
Опишите ваш идеальный production-ready пайплайн для ML-модели: от обучения до мониторинга в реальном времени.
Вакансия включает работу над рекомендательными системами.
Как вы будете оценивать эффективность рекомендательной системы в приложении, если стандартные офлайн-метрики (Precision@K) растут, а бизнес-метрики стагнируют?
Похожие вакансии
MLOps Engineer (ML pipelines / Kubernetes / Airflow)
Senior Data инженер
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Data Engineer / SAP HANA Developer (Senior)
Data Scientist в RecSys
Data Engineering Team Lead (команда Clickhouse)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Россия