ML-инженер
Что за роль
В Ozon ML-модели применяются для решения бизнес-задач: от регрессионного анализа до прогнозирования временных рядов и uplift-моделирования. Работа проходит в офисе в Москве.
Чем вы будете заниматься
- Разрабатывать и внедрять ML-решения, включая модели временных рядов и uplift-модели.
- Строить высокопроизводительные пайплайны обработки данных и генерации признаков на PySpark.
- Разворачивать модели через API на FastAPI, настраивать версионирование данных в DVC и отслеживание экспериментов в MLflow.
- Проводить A/B-тесты для оценки влияния моделей на бизнес-метрики.
- Работать со сложными SQL-запросами в ClickHouse, Vertica и Trino, оптимизировать производительность Spark-задач.
Что мы предлагаем
- Полная занятость, работа в офисе в Москве.
Кто здесь добьётся успеха
Уверенно применяет регрессионный анализ, прогнозирование временных рядов и uplift-моделирование к задачам электронной коммерции, где качество модели должно подтверждаться измеримым бизнес-эффектом.
Способен переводить экспериментальный код в надёжный производственный контур: строит масштабируемые пайплайны и генерацию признаков на PySpark, разворачивает модели через FastAPI и ведёт версии данных и моделей в DVC и MLflow.
Принимает решения на основе корректных экспериментов: хорошо владеет SQL, проектирует и анализирует A/B-тесты, учитывает статистическую значимость и ограничения данных, а не полагается только на метрики модели.
Подходит специалисту среднего уровня, который уже самостоятельно доводил ML-задачи до внедрения и продуктивно работает из московского офиса: быстро разбирается в бизнес-контексте OZON, внимательно относится к качеству данных и выдерживает высокий темп продуктовых задач.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости B2C E-commerce
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев