Магнит (MAGNIT TECH)

Lead ML Engineer

Moscow, Russia3 days ago

Details

Grade

Lead

Work format

Hybrid, Onsite, Remote

Employment

Full-time

A cover letter for this job

An email or a Telegram message to the recruiter

About the role

We are looking for a Lead ML Engineer to take charge of developing the ML direction within a team working on products for price management, demand forecasting, and commercial recommendation generation.

One of the main projects is a recommendation system for regular prices at the SKU × store level. The system analyzes historical sales, prices, promotions, stock levels, future deliveries, product and store characteristics, as well as external data, after which it:

forecasts demand under various pricing scenarios;
assesses price elasticity;
recommends price increases, decreases, or holds;
forecasts the impact of decisions on sales, turnover, margin, and EBITDA;
calculates model confidence and the risk of sales decline;
allows comparison of forecasts with actual effects after recommendations are applied

Responsibilities

Develop models for demand forecasting and price elasticity
Research approaches to causal inference and price change effect estimation
Design temporal validation, backtesting, and business quality metrics
Work with uncertainty, confidence, intermittent demand, cold start, and long-tail SKU
Develop logic for selecting optimal prices considering business constraints
Organize plan/fact evaluation and model quality monitoring
Participate in the design of feature engineering, batch training, and batch inference on large data volumes
Conduct design reviews and code reviews

Requirements

Strong foundation in classical ML, statistics, and working with tabular data
Experience with forecasting, time series, and gradient boosting: LightGBM, CatBoost, or XGBoost
Understanding of causal inference and experimental design
Experience bringing ML models to production
Proficient in Python and SQL
Understanding of temporal validation, data leakage, calibration, and uncertainty estimation
Experience with Airflow or a similar orchestrator
Understanding of distributed data processing principles, partitioning, and computation optimization
Ability to link ML metrics to measurable business impact

Nice to have

Experience in retail, e-commerce, pricing, or demand forecasting
Practical experience with PySpark, Trino, Iceberg, S3, dbt, or ClickHouse
Experience with price optimization, hierarchical forecasting, or operations research
Experience building ML monitoring and conducting A/B tests

Current stack: Python, LightGBM, Airflow, dbt, Trino, Apache Iceberg, Parquet, S3, PostgreSQL, ClickHouse, Kubernetes, and gRPC

Benefits

Work format: Moscow and Krasnodar (hybrid/office), other cities — remote

Employment in an accredited IT company
Competitive salary (discussed individually)
Voluntary medical insurance with dental coverage and preferential terms for family members
Work equipment
5/2 work schedule with flexible start times
Work in a cozy office in Moscow near Savelovskaya metro station, in Krasnodar, or remotely from other Russian cities. We also have IT offices in Saint Petersburg and Innopolis
Opportunities to conduct and participate in meetups and hackathons, where you can get acquainted with the work of other departments
The chance to apply your experience and potential in interesting and multifaceted projects, gain new valuable experience in solving complex problems
Corporate discounts and loyalty programs
Corporate course library

Work format: Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города — удаленно

Мы ищем ведущего ML-инженера, который возьмёт на себя развитие ML-направления в команде, работающей над продуктами для управления ценами, прогнозирования спроса и формирования коммерческих рекомендаций.

Один из основных проектов — система рекомендаций регулярных цен на уровне SKU × магазин. Система анализирует исторические продажи, цены, промо, остатки, будущие поставки, характеристики товаров и магазинов, а также внешние данные, после чего:

прогнозирует спрос при различных ценовых сценариях;
оценивает ценовую эластичность;
рекомендует повышение, снижение или сохранение цены;
прогнозирует влияние решения на продажи, оборот, маржу и EBITDA;
рассчитывает уверенность модели и риск падения продаж;
позволяет сравнивать прогноз с фактическим эффектом после применения рекомендации.

Задачи

Развивать модели прогнозирования спроса и ценовой эластичности
Исследовать подходы к causal inference и оценке эффекта изменения цены
Проектировать временную валидацию, backtesting и бизнес-метрики качества
Работать с uncertainty, confidence, intermittent demand, cold start и long-tail SKU
Разрабатывать логику выбора оптимальной цены с учётом бизнес-ограничений
Организовать оценку plan/fact и мониторинг качества моделей
Участвовать в проектировании feature engineering, batch training и batch inference на больших объёмах данных
Проводить design review, code review

Требования

Сильная база в классическом ML, статистике и работе с табличными данными
Опыт с forecasting, временными рядами и gradient boosting: LightGBM, CatBoost или XGBoost
Понимание causal inference и экспериментального дизайна
Опыт доведения ML-моделей до production
Уверенное владение Python и SQL
Понимание временной валидации, data leakage, calibration и uncertainty estimation
Опыт работы с Airflow или аналогичным оркестратором
Понимание принципов распределённой обработки данных, партиционирования и оптимизации вычислений
Умение связывать ML-метрики с измеримым бизнес-эффектом

Будет плюсом

Опыт в retail, e-commerce, pricing или demand forecasting
Практический опыт с PySpark, Trino, Iceberg, S3, dbt или ClickHouse
Опыт с price optimization, hierarchical forecasting или operations research
Опыт построения ML-мониторинга и проведения A/B-тестов

Текущий стек: Python, LightGBM, Airflow, dbt, Trino, Apache Iceberg, Parquet, S3, PostgreSQL, ClickHouse, Kubernetes и gRPC

Мы предлагаем

Оформление в аккредитованную ИТ-компанию
Конкурентоспособную заработную плату (обсуждается индивидуально)
ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи
Технику для работы
График работы 5/2 с гибким началом
Работу в максимально уютном офисе в Москве на ст. м. Савеловская, в Краснодаре или удаленно из других городов РФ, так же есть ИТ офисы в Санкт-Петербурге и Иннополисе
Возможность проведения и участия в митапах, хакатонах, где есть возможность познакомиться с работой других подразделений
Возможность реализовать свой опыт и потенциал в интересных и многоплановых проектах, получить новый интересный опыт в решении сложных задач
Наличие корпоративных скидок и программ лояльности
Наличие корпоративной библиотеки курсов

Is this job a fit for you?

We compare skills, grade, work format and salary

Key skills

Python
SQL
LightGBM
CatBoost
XGBoost
Demand Forecasting
Time Series
Causal Inference
Airflow
Spark
Trino
Iceberg
S3
dbt
ClickHouse
PostgreSQL
Kubernetes
gRPC
Parquet
A/B Testing

Salary estimate

495,000RUBper month

Most often 406,000 to 566,000

Similar jobs

2 months ago

Lead ML Engineer

~339,000 – 494,000 RUB/mo

MoscowHybridOnsiteRemoteSenior

Ozon

16 days ago

ML Engineer

~289,000 – 409,000 RUB/mo

MoscowOnsite

Магнит

1 month ago

Data Analyst (Marketing Analytics / MMM / CMI)

~268,000 – 345,000 RUB/mo

MoscowHybridOnsiteSenior

X5 Group

1 month ago

Data Scientist

260,000 – 360,000 RUB/mo

RussiaHybridRemoteJunior

Арнест ЮниРусь

2 days ago

Data Scientist (ML)

~128,000 – 196,000 RUB/mo

Saint PetersburgJunior

MAGNIT TECH

23 days ago

Lead ML System Analyst

~339,000 – 491,000 RUB/mo

MoscowHybridOnsiteRemoteLead

1 month ago

MLE Engineer

272,000 – 300,000 RUB/mo

RussiaSenior

JDE

22 days ago

Data Analyst | Data Scientist

~251,000 – 377,000 RUB/mo

MoscowHybrid

RWB (Wildberries & Russ)

8 days ago

Data scientist (PVZ)

~275,000 – 407,000 RUB/mo

MoscowHybridMiddle

Х5 Group

8 days ago

Data Analyst Intern

100,000 RUB/mo

MoscowOnsiteRemoteIntern

Dodo Brands

2 days ago

Data Analyst (Drinkit)

~227,000 – 295,000 RUB/mo

MoscowOnsiteHybridRemoteMiddle

2 months ago

Middle+ / Senior Machine Learning Engineer (Demand Planning)

~3,200 – 4,940 USD/mo

Middle

Магнит (MAGNIT TECH)

Lead ML Engineer

Moscow, Russia3 days ago

Details

Grade

Lead

Work format

Hybrid, Onsite, Remote

Employment

Full-time

A cover letter for this job

An email or a Telegram message to the recruiter

About the role

forecasts demand under various pricing scenarios;
assesses price elasticity;
recommends price increases, decreases, or holds;
forecasts the impact of decisions on sales, turnover, margin, and EBITDA;
calculates model confidence and the risk of sales decline;
allows comparison of forecasts with actual effects after recommendations are applied

Responsibilities

Develop models for demand forecasting and price elasticity
Research approaches to causal inference and price change effect estimation
Design temporal validation, backtesting, and business quality metrics
Work with uncertainty, confidence, intermittent demand, cold start, and long-tail SKU
Develop logic for selecting optimal prices considering business constraints
Organize plan/fact evaluation and model quality monitoring
Participate in the design of feature engineering, batch training, and batch inference on large data volumes
Conduct design reviews and code reviews

Requirements

Strong foundation in classical ML, statistics, and working with tabular data
Experience with forecasting, time series, and gradient boosting: LightGBM, CatBoost, or XGBoost
Understanding of causal inference and experimental design
Experience bringing ML models to production
Proficient in Python and SQL
Understanding of temporal validation, data leakage, calibration, and uncertainty estimation
Experience with Airflow or a similar orchestrator
Understanding of distributed data processing principles, partitioning, and computation optimization
Ability to link ML metrics to measurable business impact

Nice to have

Experience in retail, e-commerce, pricing, or demand forecasting
Practical experience with PySpark, Trino, Iceberg, S3, dbt, or ClickHouse
Experience with price optimization, hierarchical forecasting, or operations research
Experience building ML monitoring and conducting A/B tests

Current stack: Python, LightGBM, Airflow, dbt, Trino, Apache Iceberg, Parquet, S3, PostgreSQL, ClickHouse, Kubernetes, and gRPC

Benefits

Work format: Moscow and Krasnodar (hybrid/office), other cities — remote

Employment in an accredited IT company
Competitive salary (discussed individually)
Voluntary medical insurance with dental coverage and preferential terms for family members
Work equipment
5/2 work schedule with flexible start times
Work in a cozy office in Moscow near Savelovskaya metro station, in Krasnodar, or remotely from other Russian cities. We also have IT offices in Saint Petersburg and Innopolis
Opportunities to conduct and participate in meetups and hackathons, where you can get acquainted with the work of other departments
The chance to apply your experience and potential in interesting and multifaceted projects, gain new valuable experience in solving complex problems
Corporate discounts and loyalty programs
Corporate course library

Work format: Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города — удаленно

прогнозирует спрос при различных ценовых сценариях;
оценивает ценовую эластичность;
рекомендует повышение, снижение или сохранение цены;
прогнозирует влияние решения на продажи, оборот, маржу и EBITDA;
рассчитывает уверенность модели и риск падения продаж;
позволяет сравнивать прогноз с фактическим эффектом после применения рекомендации.

Задачи

Развивать модели прогнозирования спроса и ценовой эластичности
Исследовать подходы к causal inference и оценке эффекта изменения цены
Проектировать временную валидацию, backtesting и бизнес-метрики качества
Работать с uncertainty, confidence, intermittent demand, cold start и long-tail SKU
Разрабатывать логику выбора оптимальной цены с учётом бизнес-ограничений
Организовать оценку plan/fact и мониторинг качества моделей
Участвовать в проектировании feature engineering, batch training и batch inference на больших объёмах данных
Проводить design review, code review

Требования

Сильная база в классическом ML, статистике и работе с табличными данными
Опыт с forecasting, временными рядами и gradient boosting: LightGBM, CatBoost или XGBoost
Понимание causal inference и экспериментального дизайна
Опыт доведения ML-моделей до production
Уверенное владение Python и SQL
Понимание временной валидации, data leakage, calibration и uncertainty estimation
Опыт работы с Airflow или аналогичным оркестратором
Понимание принципов распределённой обработки данных, партиционирования и оптимизации вычислений
Умение связывать ML-метрики с измеримым бизнес-эффектом

Будет плюсом

Опыт в retail, e-commerce, pricing или demand forecasting
Практический опыт с PySpark, Trino, Iceberg, S3, dbt или ClickHouse
Опыт с price optimization, hierarchical forecasting или operations research
Опыт построения ML-мониторинга и проведения A/B-тестов

Текущий стек: Python, LightGBM, Airflow, dbt, Trino, Apache Iceberg, Parquet, S3, PostgreSQL, ClickHouse, Kubernetes и gRPC

Мы предлагаем

Оформление в аккредитованную ИТ-компанию
Конкурентоспособную заработную плату (обсуждается индивидуально)
ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи
Технику для работы
График работы 5/2 с гибким началом
Работу в максимально уютном офисе в Москве на ст. м. Савеловская, в Краснодаре или удаленно из других городов РФ, так же есть ИТ офисы в Санкт-Петербурге и Иннополисе
Возможность проведения и участия в митапах, хакатонах, где есть возможность познакомиться с работой других подразделений
Возможность реализовать свой опыт и потенциал в интересных и многоплановых проектах, получить новый интересный опыт в решении сложных задач
Наличие корпоративных скидок и программ лояльности
Наличие корпоративной библиотеки курсов