ML Engineer / AI Engineer

Дата размещения вакансии: 16.06.2026
Работодатель: Детский мир
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
3-й Нижнелихоборский проезд 3с6
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

«Детмир Тех» — команда, развивающая цифровую экосистему группы компаний «Детский мир». Делаем продукты для миллионов клиентов и сервисы, которые помогают бизнесу работать быстрее.

Кого ищем:

Мы ищем ML / AI Engineer в команду, которая занимается ML- и AI-задачами для всей группы компаний Детский мир: Россия, Казахстан, Беларусь, магазины Зоозавр и Ещё.

Команда работает с широким спектром бизнес-задач: от классического машинного обучения, прогнозирования, поиска и рекомендаций до внедрения LLM-решений во внутренние бизнес-процессы. Основной фокус роли — прикладной ML и production-ready решения, которые реально используются бизнесом.

Чем предстоит заниматься:

  • Разрабатывать и внедрять ML-модели для бизнес-задач группы компаний.
  • Работать с задачами прогнозирования спроса, продаж, остатков, поведения пользователей и других бизнес-метрик.
  • Развивать поисковые, рекомендательные и ранжирующие модели.
  • Участвовать в разработке ML-сервисов и интеграции моделей в production.
  • Работать с данными из разных систем компании: транзакции, товары, пользователи, магазины, заказы, логистика, онлайн- и офлайн-каналы.
  • Помогать бизнес-командам формулировать задачи и переводить их в ML-постановку.
  • Улучшать качество моделей, проводить эксперименты, анализировать метрики и влияние решений на бизнес.
  • Участвовать в развитии внутренних AI/LLM-направлений: ассистенты, поиск по знаниям, автоматизация процессов, протоколы встреч и другие сценарии.
  • Работать вместе с data engineers, backend-разработчиками, аналитиками, продуктами и бизнес-заказчиками.

Какие задачи могут быть в работе

  • Прогнозирование спроса, продаж и остатков.
  • Модели для ценообразования, промо и ассортиментного планирования.
  • Рекомендательные системы и персонализация.
  • Поиск, ранжирование и улучшение пользовательского опыта.
  • Сегментация клиентов и товаров.
  • Детекция аномалий и контроль качества данных.
  • ML-модели для операционных процессов: логистика, розница, call center, поддержка.
  • LLM/RAG-решения для внутренних знаний, регламентов, документации и бизнес-процессов.
  • Автоматизация рутинных задач с помощью ML/AI.

Что ожидаем от вас:

  • Коммерческий опыт в ML/Data Science/AI от 2–3 лет.
  • Хороший Python.
  • Уверенное понимание классического ML: обучение, валидация, feature engineering, метрики, переобучение, интерпретация результатов.
  • Опыт решения прикладных бизнес-задач с помощью ML.
  • Умение работать с табличными данными и большими датасетами.
  • Опыт работы с SQL.
  • Понимание, как доводить модель от эксперимента до production или хотя бы до стабильного прототипа.
  • Умение анализировать качество модели не только по ML-метрикам, но и через бизнес-результат.
  • Готовность разбираться в предметной области и работать с реальными ограничениями бизнеса

Будет плюсом

  • Опыт с рекомендательными системами, поиском, ранжированием.
  • Опыт прогнозирования временных рядов, спроса, продаж или остатков.
  • Опыт в retail / e-commerce / marketplace / logistics / fintech.
  • Опыт с Spark, Airflow, Kafka или другими инструментами обработки данных.
  • Опыт с Docker, Linux, CI/CD.
  • Опыт разработки ML-сервисов и API.
  • Понимание MLOps: мониторинг моделей, data drift, model drift, versioning, retraining.
  • Опыт с LLM-приложениями, RAG, embeddings, vector search.
  • Опыт с A/B-тестами и оценкой эффекта ML-решений.
  • Знакомство с Kubernetes, MLflow, Feast, CatBoost, LightGBM, PyTorch, transformers.

Наш стек:

Python • SQL • Machine Learning • Data Science • Forecasting • Recommendations • Search • Ranking • Retail Analytics • MLOps • LLM / RAG

Мы предлагаем:

  • Официальное оформление в соответствии с ТК РФ в IT-аккредитованную компанию;
  • Совокупный доход: оклад + годовой бонус;
  • График работы: 5/2 (гибридный формат работы);
  • Техника для работы;
  • Полис ДМС;
  • Программа Best Benefits;
  • Внутреннее обучение;
  • Спортивные и развлекательные мероприятия, участие в корпоративной жизни компании.

Присоединяйтесь к нам и станьте частью истории бренда с историей!