Data Scientist в команду платформы роста и ценообразования Яндекс Еды
Summary
Build ML models to optimize pricing and growth mechanics for Yandex Eda’s delivery platform using Python, SQL, and reinforcement learning.
Наша команда работает над платформой роста и ценообразования Яндекс Еды. Ищем Data Scientist с опытом в ML-разработке, знанием Python и SQL. Вы будете улучшать алгоритмы ценообразования, оптимизировать механики и развивать ML-инструменты.Развитие алгоритмов ценообразования
Мы развиваем системы, которые управляют стоимостью доставки для пользователей и помогают партнёрам выбирать цены на товары. Вам предстоит строить модели на данных о заказах, ценах и поведении пользователей, оценивать эластичность спроса и искать оптимальный баланс между GMV, маржинальностью, количеством заказов и ретеншеном. Совместная оптимизация нескольких механик
Мы оптимизируем не одну механику изолированно, а несколько взаимосвязанных воздействий одновременно. Вы будете развивать RL-агента, который выбирает их комбинацию с учётом состояния рынка и бизнес-ограничений, работать с offline RL, multi-objective и байесовской оптимизацией, симуляциями среды и историческими данными. Анализ экспериментов и поиск точек роста
Вы будете исследовать данные, формулировать продуктовые гипотезы и доводить решения от прототипа до запуска. Предстоит проектировать и анализировать A/B-тесты, оценивать инкрементальный эффект и искать парето-улучшения, которые дают бизнесу рост без недопустимого ухудшения пользовательских метрик. Развитие LLM-инструментов для работы с данными
Вы будете развивать внутренние инструменты на базе LLM, включая text-to-SQL-ассистента: улучшать качество и надёжность решений и применять их для реальных аналитических и продуктовых задач команды. Больше о мобильной разработке в Яндексе — в канале Yandex for Mobile* Занимались ML-разработкой, прикладными исследованиями или продуктовой аналитикой * Уверенно работаете с Python и SQL * Знаете машинное обучение и математическую статистику * Умеете проектировать эксперименты и связывать результаты моделей с бизнес-метриками * Самостоятельно ведёте задачи от постановки до внедрения * Эффективно используете агентские системы для написания, отладки и ревью кода, а также решения исследовательских и продуктовых задач * Умеете обсуждать идеи и аргументировать технические решения* Занимались динамическим ценообразованием, offline RL, multi-objective оптимизацией, causal inference, PyTorch, распределёнными вычислениями или разработкой LLM-инструментов Узнайте про разработку Городских сервисов Яндекса на [dev.go.yandex](http://dev.go.yandex/?utm\_source=yandex\_jobs&utm\_medium=social&utm\_content=1&utm\_campaign=vacancies)
Мы развиваем системы, которые управляют стоимостью доставки для пользователей и помогают партнёрам выбирать цены на товары. Вам предстоит строить модели на данных о заказах, ценах и поведении пользователей, оценивать эластичность спроса и искать оптимальный баланс между GMV, маржинальностью, количеством заказов и ретеншеном. Совместная оптимизация нескольких механик
Мы оптимизируем не одну механику изолированно, а несколько взаимосвязанных воздействий одновременно. Вы будете развивать RL-агента, который выбирает их комбинацию с учётом состояния рынка и бизнес-ограничений, работать с offline RL, multi-objective и байесовской оптимизацией, симуляциями среды и историческими данными. Анализ экспериментов и поиск точек роста
Вы будете исследовать данные, формулировать продуктовые гипотезы и доводить решения от прототипа до запуска. Предстоит проектировать и анализировать A/B-тесты, оценивать инкрементальный эффект и искать парето-улучшения, которые дают бизнесу рост без недопустимого ухудшения пользовательских метрик. Развитие LLM-инструментов для работы с данными
Вы будете развивать внутренние инструменты на базе LLM, включая text-to-SQL-ассистента: улучшать качество и надёжность решений и применять их для реальных аналитических и продуктовых задач команды. Больше о мобильной разработке в Яндексе — в канале Yandex for Mobile* Занимались ML-разработкой, прикладными исследованиями или продуктовой аналитикой * Уверенно работаете с Python и SQL * Знаете машинное обучение и математическую статистику * Умеете проектировать эксперименты и связывать результаты моделей с бизнес-метриками * Самостоятельно ведёте задачи от постановки до внедрения * Эффективно используете агентские системы для написания, отладки и ревью кода, а также решения исследовательских и продуктовых задач * Умеете обсуждать идеи и аргументировать технические решения* Занимались динамическим ценообразованием, offline RL, multi-objective оптимизацией, causal inference, PyTorch, распределёнными вычислениями или разработкой LLM-инструментов Узнайте про разработку Городских сервисов Яндекса на [dev.go.yandex](http://dev.go.yandex/?utm\_source=yandex\_jobs&utm\_medium=social&utm\_content=1&utm\_campaign=vacancies)