Senior ML Engineer/Data Scientist в команду прогнозирования (направление Deep Learning)
X5 – ведущая российская продуктовая розничная компания, которая управляет магазинами нескольких торговых сетей: магазинами «у дома» «Пятёрочка», супермаркетами «Перекрёсток» и «жёсткими» дискаунтерами «Чижик». X5 занимает лидирующие позиции в e-commerce, цифровые бизнесы компании включают 5Post и X5 Digital.
Под управлением X5 находится более 30 тыс. магазинов (Пятерочка, Перекресток, Чижик), а также более 5 тыс. точек подключённых к программе франчайзинга под брендом «ОКОЛО».
X5 является одним из крупнейших российских работодателей. На сегодняшний день в компании работают 375 тыс. сотрудников. По итогам 2025 года Х5 вошла в топ-3 рейтинга лучших работодателей России по версии HeadHunter.
X5 Tech - IT-компания и основной цифровой партнер торговых сетей и бизнесов X5 Group. Команда из более 5000 специалистов разрабатывает решения, которые помогают 372 тысячам сотрудников группы работать с максимальным технологическим комфортом, а миллионам покупателей быстро и удобно покупать свежие продукты.
Мы прогнозируем, сколько товара нужно в каждом конкретном магазине — ловим баланс между упущенной выручкой и списаниями. Сотни тысяч товаров, десятки тысяч магазинов. Качество модели сразу в деньгах: чем точнее прогноз, тем меньше упущено и выброшено. Помимо спроса — оптимизация промо, прогноз оборотов, эксперименты с RL для скорости реакции. Задачи, где ML напрямую влияет на прибыль.
Чем предстоит заниматься:
- Разработка и обучение моделей глубокого обучения (PyTorch/TensorFlow) для прогнозирования спроса и временных рядов;
- Настройка ML-экспериментов и логирование метрик с MLflow или аналогами;
- Применение методов интерпретируемости моделей и анализ важности признаков;
- Создание нейронных архитектур (LSTM, GRU, Transformer, TFT) для временных рядов;
- Использование и адаптация foundation-моделей (например, Amazon Chronos) под бизнес-задачи;
- Fine-tuning и transfer learning предобученных моделей;
- Внедрение современных научных разработок в production;
- Решение задач cold start для новых товаров и магазинов с DL и гибридными методами;
- Разработка и оптимизация пайплайнов подготовки данных (feature engineering, обработка пропусков и аномалий);
- Оценка качества моделей и анализ метрик прогнозирования
- Оптимизация моделей по производительности и масштабируемости;
- Участие во внедрении моделей в production, мониторинг и переобучение.
Что ждем от кандидата:
- Опыт работы в роли DS/MLE от 4-ех лет;
- Практический опыт разработки моделей глубокого обучения с использованием PyTorch и/или TensorFlow;
- Опыт работы с инструментами отслеживания экспериментов и управления жизненным циклом моделей (MLflow или аналогичные решения);
- Умение анализировать и интерпретировать модели, включая применение методов оценки важности признаков (feature importance) и explainability (SHAP, permutation importance, attention-based методы и др.);
- Базовое понимание архитектур нейронных сетей для прогнозирования временных рядов (RNN, LSTM, GRU, Transformer-подходы, TFT и др.);
- Понимание принципов подготовки данных для временных рядов (feature engineering, лаги, экзогенные признаки, обработка пропусков, нормализация);
- Опыт оценки качества моделей временных рядов и выбора метрик (MAE, RMSE, MAPE, WAPE и др.);
- Знакомство с библиотеками и фреймворками для временных рядов, включая Apache Chronos или аналогичные решения;
- Понимание принципов production-развертывания DL-моделей и мониторинга их качества будет плюсом.
Мы предлагаем:
- Официальное оформление с белой ЗП, ежеквартальные премии по результатам работы;
- Удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники». Офис БЦ Оазис
- Гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00);
- Возможность работать удалённо или в гибридном формате;
- Широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья;
- Возможность учиться и развиваться за счёт компании: внешние тренинги и семинары по профессиональным тематикам, участие в крупнейших конференциях страны, программы развития цифровых и управленческих навыков (Цифровая академия, Школа Тимлидов), онлайн и офлайн мастер-классы, корпоративный университет «X5 Полка», школа наставников и многое другое;
- Программы мотивации для спикеров и авторов: внутренняя школа Speak Up School, Write Up, ачивки и баллы за выступления, подготовка спикеров к крупнейшим конференциям страны, сообщество авторов на Хабре, возможность шерить опыт с комьюнити внутренних и внешних экспертов;
- Обмен опытом через cообщества: 12 технических комьюнити от java до devops;
- Яркая корпоративная жизнь с большим количеством мероприятий, конкурсов и возможностей для творческой реализации: регулярные внутренние митапы, демо-дни, открытые микрофоны, день IT-специалиста, программы волонтерства, корпоративное предпринимательство X5 Idea Challenge.
Исследование и реализация алгоритмов и практик машинного обучения в рекомендательных сценариях Okko. Анализ исходных данных и результатов экспериментов с моделями.
Развивать и поддерживать Feature Store. Решать задачи Data Governance и Data Quality (OpenMetaData). Проектировать и реализовывать пайплайны обработки данных для...
Data Scientist
Удалённая работа. Помощь менторов, что касается коллектива все было отлично. Задачи норм.
Что можно улучшить
Есть небольшие трудности в коммуникации. Доступы к базам данных, у меня была какая-то не понятная проблема из-за чего месяц не мог получить обычный доступ.
Data Scientist
Уровень оплаты
Премии
Корп активности
Баланс работы и отдыха
Удалёнка без ограничений
Что можно улучшить
Зависит от команды, но в некоторых постановка целей оставляет желать лучшего. Новая система премий «оценка вклада» стала крайне непрозрачной
Senior Data Scientist
Хорошая инженерная база, много интересных проектов, всё для удалённой работы
Что можно улучшить
Зачастую слабая постановка задач со стороны бизнеса. Культура кода сильно разнится в разных командах.