Специалист по машинному обучению и аналитике данных/Data Scientist

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;

1. математическая статистика и основы машинного обучения: линейные модели, Random Forest, LSTM;
2. работа с временными рядами: очистка, прогнозирование, кросс-валидация; библиотеки градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM, CatBoost;
3. глубокое обучение для временных рядов: LSTM, Prophet, DeepAR;
4. методы дискретной оптимизации, математическое программирование (LP, MILP, MIP);
5. инструментыоптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR;
6. 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.