«Газпромнефть-Снабжение» — лидер комплексных услуг на рынке промышленных закупок и логистики. Мы используем в работе цифровые инструменты и сервисы, направленные на повышение эффективности управления производством, цепями поставок и контроля качества. Обязанности: Решать задачи, связанные с временными рядами / CV / (прогнозирование спроса и поставок, оптимизация складских остатков) от идеи до реализации в продуктовой среде Создавать и улучшать предиктивные модели, тестировать гипотезы Участие в исследовательских проектах в области анализа данных по профилю организации Сбор, агрегация и подготовка исходных данных для обучения моделей, интерпретация и визуализация результатов, подготовка выводов для бизнес-заказчика Участие в реализаций, как клиентской, так и серверной стороны прототипов решений Требования: Высшее техническое или физико-математическое образование Знание классического Machine Learning, математической статистики Опыт обучения ML-моделей: постановка задачи, выбор архитектуры модели, метрики качества и т.д. Опыт использования стека DS на Python: Numpy, Pandas, SciPy, визуализация (Matplotlib, Plotly); Теоретические/практические знания Deep Learning: полносвязные, свёрточные, рекуррентные сети Опыт разработки на Python, опыт работы с различными форматами и хранилищами данных Знание SQL Успешному кандидату мы предложим: График работы 5/2, возможен удаленный и гибридный формат работы Стабильную заработную плату Официальное трудоустройство Широкие возможности для профессионального роста ДМС (включая стоматологию) с первого дня работы
Похожие вакансии