Обязанности:
Описание проекта: Интеллектуальное ядро CRM 2.0 представляет собой прикладную вычислительную платформу, предназначенную для моделирования рынка алюминия, как системы взаимосвязанных объектов, событий и факторов влияния. Ядро используется для решения задач лидогенерации, управления рисками и объяснимого прогнозирования Основные требования: 5+ лет опыта разработки на python; Навыки проектирования (system design, проектирование БД); Уверенные знания postgresql, умение оптимизировать sql-запросы; Уверенное знание одного из фреймворков: fastapi, django, flask; Навыки работы с multiprocess/threading; Базовые навыки devops (docker, k8s), опыт с kafka. Образование и фундаментальные знания: Глубокое понимание линейной алгебры (матричные операции, разложения, SVD), теории вероятностей, математической статистики (проверка гипотез, регрессионный анализ) и теории графов. Профессиональные компетенции: Владение аппаратом вероятностных графовых моделей (PGM) - как статических, так и динамических: Байесовские сети (включая динамические DBN); Марковские сети (MRF, CRF, динамические марковские сети); Модели последовательностей (скрытые марковские модели HMM, фильтры Калмана). Опыт применения байесовских методов: байесовская классификация, байесовский вывод, оценка неопределённости; Практические навыки вероятностного вывода: использование методов приближённого вывода (вариационный вывод, MCMC) для обучения графовых моделей на больших объёмах данных. Опыт решения прикладных задач: Моделирование сложных систем во времени: разработка архитектур на основе динамических байесовских сетей (DBN) для анализа поведения пользователей, прогнозирования и выявления скрытых состояний; Работа с неполными данными: восстановление пропущенных значений в сенсорных данных с помощью байесовских динамических классификаторов и марковских свойств; Структурное обучение: построение динамических марковских сетей для моделирования изменяющихся зависимостей в финансовых временных рядах с целью повышения точности прогнозов; Масштабирование вероятностных моделей: опыт применения вариационного вывода и методов MCMC для обучения графовых моделей на больших графовых структурах. Будет плюсом: Знание современных библиотек и фреймворков для вероятностного программирования (PyMC, Stan, TensorFlow Probability, pgmpy) будет преимуществом; Способность формализовать предметную область в терминах вероятностных графовых моделей и интерпретировать результаты для бизнес-задач; Опыт лидства либо менторства. Условия: Возможность присоединиться к команде, работающей над цифровизацией реального сектора экономики; Удаленный формат работы, гибрид, офис; Возможность участвовать в интересных и сложных проектах с ведущими специалистами индустрии; Пятидневная рабочая неделя (5/2) с 9:00 до 18:00; Работа в крупной международной компании (69 тыс. сотрудников, 1-е место по объему производства алюминия в мире), официальное трудоустройство (белая ЗП, отпуск, больничный); Оформление, оплата отпусков и больничных в соответствии с ТК РФ.Похожие вакансии
Senior Backend Python/Django разработчик
Договорная
Москва. Станции метро: Парк Победы
АНО ДО Московская школа программистов
Senior Backend разработчик (Rust/Python)
От 350 000 руб.
Москва. Станции метро: Парк Победы
Стрит Фалькон
Senior Backend разработчик (Golang+Python)
От 300 000 руб.
Москва. Станции метро: Парк Победы
Стрит Фалькон