Аналитик данных (дата-сайентист)

MIUZ DIAMONDS (НОВОЕ ИМЯ МОСКОВСКОГО ЮВЕЛИРНОГО ЗАВОДА) —является основным приемником наследия знаменитых ювелиров. Сейчас это крупнейший производитель украшений с бриллиантами в России, который ведет свою историю с 1920 года.

Розничная сеть MIUZ diamonds – это более 250 магазинов в России, Беларуси и Казахстане.

НАША ФИЛОСОФИЯ — это вечные семейные ценности: любовь, постоянство, гармония и сохранение семейного наследия. Каждая коллекция МЮЗ — это увлекательная сказка, которая дарит позитивные эмоции всем, кто с ней соприкоснется.

Московский ювелирный завод возрождает традиции и духовную культуру.

Мы ищем сильного аналитика данных и разработчика ML-моделей, который готов решать реальные боли бизнеса. Нам важен человек, который понимает, как его код превращается в прибыль или экономию для компании.

Чем предстоит заниматься

• Разработка и внедрение ML-моделей: Цикл — от обучения до деплоя и мониторинга.
• Прогноз ключевых показателей: Подготовка, защита и сопровождение прогнозов.
• Бизнес-аналитика: Оперативное решение задач бизнеса с помощью данных.
• Эксперименты: Дизайн и проведение A/B-тестов, оценка их влияния на метрики.
• Интерпретация: Объяснение бизнесу «почему модель предсказала именно это» и какие ограничения у нас есть.

Важно: Мы работаем итеративно. Задач в бэклоге много, но мы фокусируемся на самых приоритетных задачах в моменте, а не на всём сразу.

Примеры проектов в нашем бэклоге

• Demand Forecasting: Прогнозирование спроса для оптимизации цепочек поставок.
• Pricing & Promo: Алгоритмы динамического ценообразования и оценка эффективности акций.
• Customer Value: Моделирование оттока (Churn) и предсказание LTV.
• Anomaly Detection: Поиск первопричин (Root Cause Analysis) отклонений в бизнес-метриках.
• Automation: Перевод ручных процессов на рельсы ML-сервисов.

Важно: Мы работаем итеративно, фокусируемся на самых приоритетных задачах в моменте, а не на всём сразу.

Что мы ждем от вас

• Опыт в DS от 3-х лет: Вы уже знаете, что данные редко бывают идеальными.
• Бизнес-ориентированность: Умение нести ответственность за результат модели в деньгах/метриках, а не только за точность на тестовой выборке.

Технический стек:

Python (Pandas, Numpy, Scikit-learn, CatBoost/XGBoost).

SQL (сложные запросы, понимание структуры БД).

Git.

• Математическая база: Понимание статистики, алгоритмов ML и методов прогнозирования временных рядов.
• Soft Skills: Умение говорить с бизнесом на понятном языке и доказывать свою точку зрения.
• Будет плюсом: Опыт работы с PyTorch/TensorFlow, Docker или инструментами MLOps (MLflow/Airflow).

• Работа в крупнейшей Компании - лидере ювелирной отрасли
• Оформление по ТК РФ с первого рабочего дня
• График работы 5/2, ОФИСНЫЙ формат работы
• Соц.пакет (оплата больничного, отпуска), ДМС, частичная оплата фитнеса
• Обучение, достойная корпоративная культура, дружный стабильный коллектив