ML-инженер Dynamic Pricing

Над нашим мобильным приложением работает много команд, в том числе команда AI personalization lab. Мы развиваем персонализацию, на базе которой строится тот самый «вау» цифровой опыт. С каждой новой фичей мы делаем наш продукт ближе к нашему клиенту, узнаем о нем больше и выстраиваем долгосрочные отношения, тем самым завоевываем лояльность.
AI-решения — часть нашего Data Office, который работает бок о бок с командами дата-аналитиков и продуктовой разработки. ML-команда во всем Додо сейчас состоит из 12 человек. Для работы с данными и моделями у нас развернута собственная единая дата-платформа, которая служит фундаментом для всей аналитики и ML в компании.
Исторически наши ML-задачи были сфокусированы на CVM и разработке отдельных моделей под конкретные продуктовые фичи. Сейчас мы переходим к построению системы «динамического маркетинга».
В ее основе — общие фундаментальные модели , которые прогнозируют ключевые операционные показатели: нагрузку пиццерий, стоимость и время доставки. Предсказания этих моделей становятся богатыми фичами для CVM-слоя. Это позволит нам принимать более комплексные решения: например, предлагать скидку, учитывая не только жизненную ценность клиента (LTV), но и текущую загрузку кухни.
Именно для построения этого фундаментального слоя операционных моделей , которые станут «сердцем» для будущих CVM-инициатив, мы и ищем сильного специалиста.

Мы ожидаем:
2+ года коммерческого опыта в Data Science с фокусом на задачи Dynamic Pricing и Demand Forecasting. Опыт в e-commerce, ритейле, такси или фудтехе будет решающим плюсом.
Глубокое понимание эластичности спроса и математических подходов к оптимизации цен.
Опыт работы с временными рядами и прогнозированием спроса на больших массивах данных.
Уверенное владение Python, SQL и PySpark для подготовки фичей и работы с транзакционными логами.
Отличные знания теории и практики A/B-тестирования: умение дизайнить и анализировать ценовые эксперименты.
Понимание юнит-экономики: способность четко связать технические метрики моделей (MAPE, RMSE) с бизнес-метриками (выручка, EBITDA, средний чек, маржа).

Тебе предстоит:
Разрабатывать и развивать алгоритмы динамического ценообразования (Surge Pricing) для оптимизации баланса спроса и предложения (нагрузка на кухни, утилизация курьеров).
Моделировать ценовую эластичность спроса и прогнозировать поведение клиентов при изменении стоимости продуктов или доставки.
Строить и выводить в продакшн модели прогнозирования спроса (временные ряды), которые ложатся в основу ценовых решений.
Проводить A/B-тесты ценовых стратегий и оценивать их прямого влияния на выручку, маржинальность и объём заказов.
Обеспечивать полный жизненный цикл ML-моделей прайсинга (от R&D до мониторинга в продакшене), используя MLOps-инструменты (MLflow, Feature Store).

Мы предлагаем:
Работу в глобальной компании с амбициозными целями и масштабными задачами (планируем кратный рост пиццерий и кофеен к 2030).
Культуру свободы и ответственности. Мы ценим тех, кто готов принимать решения и брать за них ответственность.
Гибкий формат. Можно работать из дома или офиса в Москве/Санкт-Петербурге/Алматы.
Прозрачные условия. Конкурентная зарплата, возможности для роста и развития.
Оплачиваемое обучение. Курсы, конференции, профильная литература и софинансирование английского в Skyeng.
Заботу о сотрудниках . ДМС с первого дня, включая стоматологию, и поддержка ментального здоровья через Alter.