ML-инженер в Яндекс Путешествия

Яндекс Путешествия — это один из лидирующих сервисов в России по поиску и бронированию отелей, авиабилетов, билетов на поезда. Ищем человека, который готов погрузиться в специфику динамического ценообразования для уникальных объектов, где перестают работать традиционные стратегии ценообразования.

Какие задачи вас ждут

Работа над моделью классификации для предсказания вероятности бронирования
Нужно будет создавать ML‑модель, которая по сигналам пользователя, на основе карточки отеля и контекста сессии оценивает вероятность того, что пользователь перейдёт к бронированию в течение N часов или дней. Модель будет универсальным слоем для принятия решений: вместо одинакового обращения со всеми пользователями или оферами можно оптимизировать выдачу, маркетинг и монетизацию под ожидаемый результат.

Работа над регрессионной моделью с кастомной функцией потерь для оптимизации цены
Задача — построить регрессионную модель, которая для каждого отеля и дат проживания предсказывает оптимальную корректировку базовой цены партнёра или поставщика, чтобы максимизировать ожидаемую прибыль при сохранении конкурентоспособности и конверсии. А кастомная функция потерь поможет оптимизировать то, что важно бизнесу: маржу, конверсию, выручку, соблюдение ограничений.

Продумывание логики персонализации скидок
Вместе с командой продукта вы будете искать, где триггер стимула реально приведёт пользователя к бронированию. Вместе с командой маркетинга предстоит исключать из кампаний аудиторию с низкой вероятностью брони и настраивать ретаргетинг: выбирать, кому показывать напоминания и скидки, а на кого не тратить бюджет.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Мы ждем, что вы

• Работали c ML и DL
• Занимались A/B-тестированием, причинными выводами
• Отлично знаете линейную алгебру, теорию вероятностей, математическую статистику, исследование операций
• Владеете Python, SQL

Будет плюсом, если вы

• Работали в ритейле, решали задачи в области ценообразования (pricing), рекомендательных систем (RecSys), автоматического машинного обучения (AutoML)
• Оценивали недвижимость или транспорт
• Занимались Offline Reinforcement Learning
• Имеете T-shaped-профиль