- Работа в Москве
- Другое
- Специалист
- AI/ML-специалист
AI/ML-специалист
По договоренности
- Ермакова Роща
- Шелепиха
- Беговая
Компания «Парус», лицензированный таможенный представитель и логистический оператор с более чем 20-летним стажем.
За столь долгий срок своей деятельности в сфере ВЭД, мы собрали команду профессионалов и накопили колоссальный опыт.
Если вы хотите реализовать свои идеи и мечты вместе с нами, стать часть нашего активного, дружного коллектива, ждем ваш отклик на вакансию!
Чем предстоит заниматься:
-
Разработка и внедрение AI/ML-решений: автоматизация клиентского взаимодействия , маркетинговая аналитика, персонализация;
-
Построение моделей;
-
Сотрудничество с маркетингом, продажами, IT: формализация задач, интеграция решений;
-
Выбор технологий, построение архитектуры, запуск пилотных проектов;
-
Автоматизация рутинных задач;
-
В будущем — участие в формировании AI-команды.
Конкретные технические задачи Примеры проектов
1. Автоматизация подбора кодов ТН ВЭД
- Разработка NLP-модели для анализа описаний товаров и классификации по товарной номенклатуре.
- Интеграция с базами кодов ТН ВЭД и таможенными регламентами.
- Система рекомендаций для декларантов с объяснением выбора кода.
2. Контроль ошибок в декларациях
- ML-модель для валидации данных (например, несоответствие веса и кода, проверка запрещённых товаров).
- пециалсит
3. Анализ стоимости перевозки и оптимизация логистики
- Прайсинг и анализ рынка транспортных услуг (морские, авто, ж/д перевозки).
- Модель прогнозирования оптимальных маршрутов и ставок на основе исторических данных.
4. Прогнозирование спроса и анализ клиентской базы
- Time Series-анализ для предсказания заявок на таможенное оформление.
- Кластеризация клиентов по поведению и автоматизация персональных предложений.
5. Обработка документов
- Computer Vision + NLP для извлечения данных из сканов/PDF (накладные, инвойсы, сертификаты).
- Валидация документов на соответствие таможенным требованиям.
Каким мы видим подходящего кандидата:-
Опыт в NLP (текстовая классификация, NER, извлечение данных);
-
Умение работать с API (REST, GraphQL) и базами (SQL, Elasticsearch);
-
Понимание ML Ops (развёртывание моделей, мониторинг);
-
Опыт проектной деятельности, с нуля до полноценного релиза;
-
Умение объяснять ML-решения бизнесу;
-
Умение находить практическое применение ML в бизнес-контексте.
-
Предлагаем реальную задачу с measurable impact;
-
Доступ к данным: архив выпущенных деклараций, базы ТН ВЭД, ставки по логистике;
-
Возможность выбрать инструменты (но с фокусом на production-решения, а не research).
В РЕЗЮМЕ ПРОСИМ УКАЗАТЬ ОЖИДАЕМЫЙ УРОВЕНЬ ДОХОДА.
Опубликована 10 дней назад