Обязанности:
Ваша задача — обучение предсказательных моделей для различных сфер нашего бизнеса, начиная с определения стоимости сырья и заканчивая комплексным анализом показателей. Необходимо будет: Создавать ансамбли моделей для предсказания стоимости сырья для последующей интеграции в отраслевые сервисы. Анализировать внутренние данные компании для оптимизации и совершенствования процессов, маркетинговых методов и бизнес-стратегий. Проводить оценку эффективности и точности новых источников данных и методов сбора данных. Создавать другие ML-based сервисы, направленные на снижение костов или же увеличение прибыли Если вы умеете находить инсайты, строить ML-модели и уверенно взаимодействуете с бизнесом и ИТ-командами - присоединяйтесь! Чем предстоит заниматься: Сбор, очистка и подготовка данных из различных источников для дальнейшего анализа. Проведение первичного анализа данных: выявление закономерностей и аномалий, создание визуализаций. Разработка и внедрение моделей машинного обучения (включая регрессию, классификацию и кластеризацию), особый фокус на разработку моделей, связанных с временными рядами. Оценка качества моделей, настройка гиперпараметров и проведение кросс-валидации. Участие в интеграции моделей в бизнес-процессы компании. Подготовка аналитических отчетов. Эффективное взаимодействие с представителями бизнеса и техническими командами. Улучшение текущих подходов и изучение новых инструментов и алгоритмов. Что мы ожидаем от кандидата: Знание современных алгоритмов машинного обучения и статистического анализа данных, опыт работы с временными рядами, работа с LLM для создания продуктов и получения инсайтов; Отличное знание Python (библиотеки: Pandas, NumPy, Scikit-Learn, PyTorch/TensorFlow, etc.); Опыт работы с Spark, Pyspark, SQL, работа с S3; Опыт работы с жизненными циклами разработки вычислительной и программной инфраструктуры; Опыт разработки продуктового ML решения, начиная от анализа данных и заканчивая созданием прототипа: понимание архитектуры ML проектов, настройка пайплайнов данных, умение обернуть модель в базовый backend (FastAPI/Hug/другое), базовые навыки DevOps (умение работать с Docker, KubeFlow) Высокие навыки коммуникации и решения проблем, стремление к обучению Уровень английского языка - Intermediate Будет плюсом: Понимание специфики бизнес-областей: маркетинг, финансы, логистика и др. Мы предлагаем: Работа в международной компании с сильной культурой и возможностями для развития Возможность влиять на стратегически важные решения бизнеса Конкурентная зарплата, премии и бонусы Гибридный формат работы (офис + удаленка) Корпоративное обучение, доступ к глобальным best practices Программы медицинского страхования и другие корпоративные льготы.Похожие вакансии
Специалист по машинному обучению (ML-engineer, Data Scientist)
До 270 000 руб.
Москва. Станции метро: Сокол
МПК
Специалист по машинному обучению и искусственному интеллекту/Data Scientist
Договорная
Москва. Станции метро: Сокол
ФИНАМ
Data Scientist / Machine Learning Engineer (специалист по машинному обучению и большим данным)
Договорная
Москва. Станции метро: Сокол
РНГ
Аналитик данных (Data Scientist)
Договорная
Москва. Станции метро: Сокол
Институт экономики и развития транспорта
Data Scientist/Аналитик данных (Москва)
Договорная
Москва. Станции метро: Сокол
Бристоль, сеть магазинов