Обязанности:
GoodsForecast – российский вендор, инновационный лидер в области бизнес планирования на рынке России и стран СНГ, задолго до 2022 года успешно конкурировавший с западными решениями в области интегрированного планирования и сейчас способный полностью заместить решения ушедших зарубежных вендоров. GoodsForecast – резиденты ИНТЦ МГУ «Воробьевы горы». Среди наших клиентов «Филип Моррис», KNAUF, Газпромнефть, ГК «ТехноНИКОЛЬ», ПАО «Группа Черкизово», «Верный», SPLAT, Обувная компания «Юничел», BELUGA GROUP, О’КЕЙ. Для усиления команды математиков ищем Data Scientist’а/Team Lead для решения самых интересных задач. Мы предлагаем: Работу по специальности, позволяющую использовать математику для решения действительно востребованных задач Участие в развитии растущего инновационного бизнеса Наукоёмкие проекты для крупных российских компаний и широкий спектр интересных задач Отличную команду молодых профессионалов Гибкий график и возможность совмещать работу с учёбой/научной деятельностью (ближайшие полгода работаем в удаленном режиме) Минимум бюрократии, официальное трудоустройство, «белая» зарплата Пожелания к кандидату: Знание и опыт работы с моделями математической статистики, машинного обучения и глубокого обучения в следующих областях: Time Series, Classic ML, NLP, CV + хорошая экспертиза и завершенные проекты хотя бы в одной из них. Уверенные навыки программирования на Python/R (от 3х лет). Наличие успешного опыта вывода разработанных моделей в продакшн. Опыт руководства командой Data Scientist’ов (от 8 человек) и желание развиваться в роли лида Опыт решения математических задач для бизнеса, в т.ч. общения с заказчиком, формализации задач, представления результатов (желательно – в области предиктивной аналитики для ритейла или производства). Дополнительным плюсом будет: Опыт выстраивания процессов планирования и проведения Data Science исследований. Опыт проведение code review, experiment review, работы с MLOps-инструментами. Опыт (и желание) решения типовых задач Classic ML в ритейле, дистрибуции, производстве (прогнозирование спроса, управление запасами, оценка эффектов промо-акций, оценка наличия товаров на полке и т. д.). Чем предстоит заниматься: Мы в поисках нового коллеги, который сможет лидировать проводимые исследования по разработке и улучшению математических моделей в продуктах GoodsForecast. Все продукты GoodsForecast в своей основе используют математические модели, за которые отвечает команда исследователей. От Вас мы ожидаем возможность и желание самостоятельной, проактивной работы управлению командой математиков, в которой Вы будете лидером и отвечать за результат. Основные области, в которых будут сосредоточены задачи: прогнозирование (временные ряды, ML) и оптимизация (эвристики, целочисленное/смешанное линейное программирование, программирование в ограничениях). Почему именно к нам: Мы – компания, которая специализируется на решении Data Science задач, поэтому 100% вашего времени будет посвящено именно этому. Прикладная разработка, общение с бизнесом для постановки задач, интеграция и валидация данных – welcome по желанию, но для этого в компании есть отдельные люди Вы попадаете в целую команду единомышленников и профессионалов, постоянно обменивающихся идеями, изучающих новое, развивающих себя и друг друга. Мы надеемся, что Вы привнесёте в эту команду то, чему сможете научить нас, но также уверены, что и вам будет чему здесь поучиться. Мы решаем целый спектр DS-задач и пользуемся широким набором инструментов. Если вы поняли, что уже всему научились в одной области, или она просто наскучила, всегда найдётся еще не одна интересная задача, на которую можно будет переключиться. Компания поощряет участие в конкурсах на платформе Kaggle, посвященным специфичным для нас задачам. Так, на соревновании M5 Competition наша команда заняла второе место. Мы стараемся выделять время на исследования, которые включают в себя обзор статей, реализацию и тестирование передовых моделей в нашей предметной области. Основатели компании по образованию математики (ВМК МГУ) и понимают специфику работы специалистов по анализу данных. А нам, в свою очередь, проще защищать свои результаты, предлагать и доводить до реализации новые методы и идеи.Похожие вакансии