Обязанности:
Ищем Data Scientist middle для разработки и масштабирования AI-продуктов с измеримым бизнес-эффектом в РУСАЛ - крупнейшей производственной компании по производству алюминия О компании Мы – подразделение в крупнейшей компании по производству алюминия. Решаем задачи цифровизации производства, активно применяя достижения в области ИИ. Наша команда - это высококвалифицированные специалисты широкого профиля, внедряющие цифровые продукты с многомиллионными эффектами. Высокая квалификация нашей команды была отмечена номинацией в топовой Национальной премии «Лидеры в области Искусственного интеллекта» в рамках AI Journey 2023 Примеры реализованных проектов: Разработали ML-модель для прогнозирования качественных характеристик сырья на ключевом технологическом переделе, что позволило оперативно корректировать технологические параметры Создали систему интеллектуального планирования поставок сырья для распределенной сети заводов, учитывающую производственные графики, логистические ограничения и изменения спроса Внедрили решение для определения оптимальных режимов работы технологического оборудования, снижающее потребление ресурсов при сохранении требуемых параметров продукции Задачи: Разработка и оптимизация алгоритмов машинного обучения для промышленных задач; Создание end-to-end решений (пайплайнов) на специализированной DSML платформе от сбора данных до внедрения в production; Проектирование архитектуры ML-решений и реализация оптимизационных алгоритмов; Ведение DS-части проектов: планирование, декомпозиция задач, контроль сроков и качества; Коммуникация с заказчиками и работа в кросс-функциональных командах (разработчики, аналитики, инженеры); Менторство и развитие младших специалистов команды; Участие в разработке и валидации нормативной документации, регламентирующей процесс разработки моделей. Требования: Опыт коммерческой разработки на Python от 3-х лет с навыком создания production-ready ML-решений; Экспертное понимание математики, лежащей в основе ML-алгоритмов: способность объяснить работу моделей через призму линейной алгебры, оптимизации и статистики; Способность быстро погружаться в производственные задачи и разбираться в технологических процессах; Опыт ведения проектов от идеи до внедрения в production; Развитые навыки коммуникации с заказчиками и смежными командами; Экспертиза в классическом ML: градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost), линейные модели, кластеризация; Опыт анализа временных рядов (ARIMA, Prophet, LSTM или аналоги); Уверенное владение библиотеками: Numpy, Pandas, SciPy, Scikit-learn; Визуализация данных: Bokeh, Plotly или Matplotlib; Знание MLOps: опыт работы с MLflow, DVC, Kubeflow или аналогичными инструментами; Опыт работы с Apache Stack: HDFS, Spark, Kafka; Продвинутое владение SQL; Git для версионирования кода; Опыт работы с технической документацией (ФТ, НФТ, ТЗ, БТ); Опыт менторства и обучения младших специалистов. Будет плюсом: Опыт работы с Deep Learning (PyTorch, TensorFlow); Публикации по ML/DL в профильных изданиях; Выступления на ML-конференциях; Знание специфики промышленного производства. Технологический стек: Python, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Pandas, Numpy, Apache Spark, Kafka, HDFS, MLflow, SQL, Git. Условия: Оформление в аккредитованную ИТ компанию; Возможность присоединиться к команде, работающей над цифровизацией реального сектора экономики; Возможность участвовать в интересных и сложных проектах с ведущими специалистами индустрии; Удаленный формат работы по московскому времени; Пятидневная рабочая неделя с 9:00 до 18:00; Трудоустройство в соответствии с ТК РФ.Похожие вакансии
Договорная
Москва. Станции метро: Парк Победы, Багратионовская
Страховая компания Сбербанк страхование
От 260 000 до 320 000 руб.
Москва. Станции метро: Парк Победы, Багратионовская
KOTELOV
Junior+ / Middle Data Scientist
Договорная
Москва. Станции метро: Парк Победы, Багратионовская
JuicyScore