Младший ML-аналитик (Junior Machine Learning Analyst)

Датаюниверс – аккредитованная ИТ компания, надежный партнер на цифровом поле фармацевтической отрасли России.

Мы развиваем внутреннее направление искусственного интеллекта и машинного обучения для группы компаний. Команда занимается прикладными AI/ML-проектами, которые решают реальные бизнес-задачи: прогнозирование спроса, динамическое ценообразование, анализ коммерческих данных, рекомендательные механики, скоринг и автоматизация аналитических процессов.

Ищем младшего ML-аналитика, который присоединится к действующей команде и будет участвовать как в развитии уже запущенных решений, так и в создании новых ML-продуктов.

Основные обязанности:

Основные задачи будут связаны с классическим Machine Learning и анализом данных.

В частности:

• анализировать большие массивы бизнес-данных, искать закономерности и формулировать гипотезы;
• подготавливать данные для обучения моделей: очистка, объединение источников, обработка пропусков и выбросов, feature engineering;
• разрабатывать и тестировать ML-модели;
• решать задачи прогнозирования временных рядов и спроса;
• разрабатывать модели классификации, скоринга и ранжирования;
• участвовать в создании рекомендательных алгоритмов;
• проводить статистический анализ результатов и оценивать качество моделей;
• сравнивать подходы и выбирать модель исходя не только из ML-метрик, но и из бизнес-эффекта;
• участвовать в проведении пилотов и A/B- или контрольных экспериментов;
• готовить результаты моделей для использования в отчетах и дашбордах;
• совместно с бизнес-заказчиками разбираться в постановке задачи и переводить бизнес-проблему в аналитическую/ML-задачу;
• документировать разработанные алгоритмы и результаты экспериментов;
• поддерживать и дорабатывать уже работающие модели.

Ключевые требования

• Продвинутый Python (+ ML-библиотеки)
• Знание классических алгоритмов машинного обучения
• Знание метрик качества регрессии и классификации
• Понимание основных задач Machine Learning:
  • regression;
  • classification;
  • clustering;
  • ranking;
  • time series / forecasting;
• Преимуществом будет:
  • MLflow
  • А\B Тесты
  • SHAP\LIME
  • Polars

Будет плюсом:

• LightGBM · XGBoost / CatBoost · statsmodels · библиотеки для работы с временными рядами · Matplotlib / Plotly · опыт работы с BI-инструментами · Docker

​​​​​Условия:

• Оформление в аккредитованную IT-компанию
• Оформление в соответствии с ТК РФ
• ДМС после испытательного срока
• Корпоративные скидки в X-fit
• Возможность внешнего и внутреннего обучения: корпоративные скидки на обучение в SkyEng, Skillbox
• Возможность профессионального развития в рамках группы компаний