Data Engineer
Зарплата не указана
Полицифра · Москва
Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-процессы полного цикла. Строить и оптимизировать хранилище данных и витрины. Следить за стабильностью и производительностью...
Верме · Москва
Senior ML-инженер — Верме
Построение прогнозных моделей спроса/предложения, моделей эластичности, оптимизация цены с использованием ML. Ключевые задачи: - Построение прогнозных моделей спроса и предложения. -
Опубликована сегодня
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании.
Описание вакансии
Чем нужно будет заниматься:
Цель:
Построение прогнозных моделей спроса/предложения, моделей эластичности, оптимизация цены с использованием ML.
Ключевые задачи:
- Построение прогнозных моделей спроса и предложения
- Разработка моделей эластичности и оптимальной цены
- Проведение казуальных экспериментов для оценки ценовых изменений.
- Создание дашбордов для мониторинга ценовых эффектов.
У тебя точно всё получится, если есть:
-
Опыт: 2+ года в прогнозировании временных рядов (ARIMA, Prophet, LSTM) или causal inference.
-
Опыт в Динамическое ценообразование / revenue management.
Hard skills: Python, SQL, знание библиотек (Prophet, statsmodels, scikit-learn).
-
Опыт с экономическими метриками.
-
Soft skills: способность коммуницировать сложные модели бизнесу.
Вакансия опубликована 21 сентября, проверена 22.09.2026. Открыть оригинал.
Как откликнуться
Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую. Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова. Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье как быстро найти работу.
Спросите нейросети о вакансии
Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель
Вопросы по этой вакансии
Сколько платят на позиции «Senior ML-инженер»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 174 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 22.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
О компании
Верме
VERME Группа компаний Verme – команда, которая более 9 лет занимается внедрением IT-решений, позволяющих крупным организациям оптимизировать и автоматизировать процессы управления рабочим временем людей, эффективно организовывать рабочую силу (Workforce Management System или WFM ). Мы создаём решения для федеральных торговых сетей, аптек, предприятий быстрого питания, логистических компаний, оп…
Похожие вакансии
Соседи по направлению с близкими требованиями.
Промт Инженер
Зарплата не указана
Лига Цифровой Экономики · Москва
Проектировать и разрабатывать автономных ИИ-агентов. Выстраивать логику и последовательность взаимодействия агентов. Разрабатывать и оптимизировать промпты для языковых моделей.
AI Engineer
Зарплата не указана
Москомэкспертиза · Москва
Разработка и внедрение решений на базе искусственного интеллекта. Проектирование архитектуры AI-систем с использованием методов машинного и глубокого обучения.
Senior ML Engineer (TTS)
Зарплата не указана
Sasha AI · Москва
Просодия и управление интонацией с учётом контекста диалога. Строить data-стратегию: сбор и разметка данных, работа с дикторами, пайплайны фильтрации...
ML-Ops инженер
Зарплата не указана
Детский мир · Москва
Строить систему оценки качества LLM-решений: golden set, LLM-as-judge, метрики retrieval (recall@k, groundedness), регрессионные гейты промптов и...
Инженер данных (Hadoop)
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Проектирование, разработка и сопровождение витрин данных на базе Hadoop. Участие в разработке ETL-процессов для загрузки данных в витрины.
Расчёты по этой вакансии
Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.
Ещё по направлению
Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.