20 мая
ML-разработчик (Рекламная платформа Маркета)
ЗП не указана, ≈ 249 033 ₽
Москва
Офис, Гибрид
Middle
Senior
Привет! Мы — Dodo Brands. Мы развиваем Dodo Pizza и Drinkit в нескольких странах. Наша гордость — собственная информационная система Dodo IS, которая управляет всем: от рецепта на экране пиццамейкера до маршрута курьера.
Сейчас наш Data Office переходит на новый этап. Мы строим систему «динамического маркетинга». Нам нужен сильный специалист, который создаст фундаментальный слой операционных моделей. Эти модели станут «сердцем», на которое позже наслоятся CVM-инициативы и персонализация.
Твой главный вызов
Вам предстоит уйти от разработки разрозненных фичей к созданию единой системы, где предсказания операционных показателей (нагрузка кухни, время доставки) напрямую влияют на маркетинг. Например: предлагать клиенту скидку, только если кухня не перегружена, учитывая баланс LTV и текущих мощностей.
Чем предстоит заниматься:
Создавать фундамент: разрабатывать модели прогнозирования спроса (временные ряды) и нагрузки пиццерий в реальном времени.
Управлять экономикой: внедрять системы динамического ценообразования (Surge Pricing) и оптимизировать стоимость доставки.
Влиять на клиентский опыт: строить модели для точного предсказания времени доставки (ETA).
Работать с инфраструктурой: развивать MLOps-культуру (MLflow), строить production-ready пайплайны и наполнять Feature Store качественными данными.
Экспериментировать: проектировать и проводить A/B-тесты, интерпретировать результаты и связывать их с реальными деньгами.
Мы ждем от тебя:
Опыт в Ops-задачах: от 2-х лет коммерческой разработки в Data Science с фокусом на спрос, ценообразование или логистику.
Инженерный стек: уверенный Python, SQL и опыт работы с Big Data через PySpark.
Понимание бизнеса: ты не просто считаешь $MAPE$ или $RMSE$, а понимаешь, как эти цифры влияют на Unit-экономику, Labor Cost и утилизацию мощностей.
Математическую базу: глубокие знания классического ML и методологии A/B-тестирования.
Прагматизм: умение выбирать оптимальный алгоритм, который принесет максимум пользы при адекватных затратах ресурсов.
Будет плюсом: если ты уже работал с рекомендательными системами (RecSys) или задачами персонализации (CVM).
Что мы предлагаем:
Масштаб: возможность повлиять на продукт, который растет кратно (цель — экспансия к 2030 году).
Свобода и доверие: у нас культура радикальной открытости. Каждый — предприниматель в рамках своей роли.
Гибкость: работай там, где удобно (удаленка или офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Алматы).
Забота: ДМС со стоматологией с первого дня, поддержка ментального здоровья (Alter).
Развитие: оплачиваемое обучение, конференции и софинансирование английского в Skyeng.
