ML Инженер (Demand Forecasting)

Мы – Advanced: команда профессионалов, увлечённых любимым делом. Наша миссия — помогать бизнесу и его сотрудникам достигать большего с помощью современных технологий планирования.

Более 15 лет мы внедряем собственные и партнёрские инновационные решения для трансформации бизнес-планирования — от автоматизации процессов до прогнозирования и оптимизации с помощью ML-алгоритмов. Среди наших клиентов — крупнейшие компании из FMCG, ритейла, производства, фармы и других отраслей.

Мы являемся официальным партнёром Optimacros — универсальной платформы для интегрированного бизнес-планирования.

В Advanced нет классических иерархий — мы «бирюзовая» команда, где каждый играет важную роль и влияет на общее дело. Мы не только решаем сложные задачи, но и собираемся на настолки, обсуждаем книги и просто общаемся — в уютном лофте в центре Москвы или онлайн.

Цель: Мы ищем Machine Learning инженера с фокусом на Demand Forecasting и Data-Driven Planning - специалиста с 2+ годами опыта в разработке и внедрении ML-моделей, способного проводить полный цикл работы с данными (от анализа и построения гипотез до промышленной эксплуатации моделей) в задачах прогнозирования спроса и смежных областях (Supply Planning, S&OP, IBP и др.)

Обязанности:

• Анализировать данные, выявлять закономерности и формировать гипотезы

• Разрабатывать модели машинного обучения для полноценного внедрения от препроцессинга входящих данных до выкатки

• Общаться с клиентом и проектной командой

• Сбор требований, предпроектное обследование, в т.ч. ограничений и критерий успеха

• Разрабатывать быстрые пилотные проекты на входящих данных в сжатые сроки для демонстрации возможностей

• Сопровождать внедрение модели в промышленную эксплуатацию и поддерживать запущенные модели

• Поддерживать внутренние ML инструменты компании

• Высшее образование (экономическое, математическое)

• Опыт разработки моделей от 2х лет

• Python (3.11+) - уверенное владение, опыт написания production-кода

• Классический ML и методы работы с временными рядами

• Опыт разработки моделей прогнозирования спроса или аналогичных задач

• Опыт контейнеризации и развёртывания ML-сервисов

• Понимание жизненного цикла ML-проекта - от гипотезы до эксплуатации

• Библиотеки для работы с данными и feature engineering: pandas, numpy, polars (плюс)

• Классический ML: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost

• Разработка и тестирование: pytest, typing, git

• Контейнеризация и оркестрация: Docker, docker-compose

• CI/CD: GitLab CI / GitHub Actions

• API и сервисный слой: FastAPI / Flask

• Базы данных: SQL - базовые знания (PostgreSQL), ClickHouse (плюс)

• Временные ряды (плюс): statsmodels, prophet

• Мониторинг и логирование (плюс): Prometheus + Grafana (базово), ELK / Loki

• Дополнительно (плюс): Apache Spark / Dask, MLflow

• Активно развивающийся бизнес, амбициозные проекты
• ДМС (после испытательного срока)
• Уютный офис рядом с м. Таганская, возможность работать удаленно
• Снабжение всей необходимой техникой для работы
• 4 дополнительных дня отгулов в году (помимо отпуска 28 дней и 14 больничных дней)