Обязанности:
Мы ищем Data science инженера в нашу команду. Ключевая задача — обучение предсказательных и оптимизационных моделей для различных сфер нашего бизнеса. Что вы будете делать: Проектировать и реализовывать высоконагруженные алгоритмы прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов, а также применять оптимизационные методы Анализировать внутренние данные компании для оптимизации и совершенствования процессов и бизнес-стратегий Проводить оценку эффективности и точности новых источников данных и методов сбора данных Создавать другие ML-based сервисы, направленные на улучшение точности прогнозирования, оптимизации костов, увеличение прибыли Если вы умеете находить инсайты, строить ML-модели и уверенно взаимодействуете с бизнесом и ИТ-командами - присоединяйтесь! Задачи: 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. Разработка оптимизатора, основанного на линейной и смешанно-целочисленной оптимизации, LP, MILP 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. Мы ожидаем: Знание современных алгоритмов машинного обучения и оптимизации; математическая статистика и основы машинного обучения: линейные модели, Random Forest, LSTM; работа с временными рядами: очистка, прогнозирование, кросс-валидация; библиотеки градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM, CatBoost; глубокое обучение для временных рядов: LSTM, Prophet, DeepAR; методы дискретной оптимизации, математическое программирование (LP, MILP, MIP); инструментыоптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR; решатели: Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK; Отличное знание Python, опыт работы с Spark, Pyspark, SQL, работа с S3; Глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценки сложности 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 и другое), базовые навыки DevOps (умение работать с Docker, KubeFlow) Базовое понимание архитектуры web-приложений, backend-сервисов Опыт работы с жизненными циклами разработки вычислительной и программной инфраструктуры; Высокие навыки коммуникации и решения проблем, стремление к обучению Уровень английского языка - Intermediate Будет плюсом: Желателен опыт в FMCG в Supply Chain, Demand Planning, Forecasting, ERP, APS, а также опыт работы в продуктовых командах (Agile, Scrum). 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
Data Scientist / инженер данных
Договорная
Москва. Станции метро: Сокол
Специальные системы и технологии