Сейчас мы в поиске middle data scientist на наш новый проект - модель машинного обучения для прогнозирования первичных продаж.
Какие задачи вас ждут:
- Разработка и внедрение ML-моделей (ближайший проект – прогнозирование временных рядов).
- Разведочный анализ данных (EDA).
- Эксперименты с различными подходами и алгоритмами моделей.
- Генерация и проверка гипотез для увеличения качества моделей. Ведение и приоритезация бэклога гипотез.
- Разработка инфраструктуры для отслеживания экспериментов, автоматического обновления данных и переобучения моделей.
- Реализация (совместно с IT) интеграций результатов модели в целевые системы.
- Визуализация и интерпретация результатов для бизнес-подразделений.
- Ведение документации.
- Участие в развитии внутренних ML-инструментов и best practices команды.
Мы ожидаем:
- Высшее образование, предпочтительно в области компьютерных, математических или инженерных наук.
- Опыт реализации коммерческих ML-проектов end-to-end.
- Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn, LightGBM, statsmodels, pytorch/tensorflow и др.).
- Знание ML-алгоритмов (линейные модели, бустинг, кластеризация, нейронные сети и др.).
- Понимание статистики, вероятностных моделей, методов работы с шумными и неполными данными.
- Практика работы с системами MLOps: автоматизация пайплайнов, мониторинг, переобучение, версионирование экспериментов (MLflow, Kubeflow и др.).
- Владение SQL и опыт работы с реляционными базами данных.
- Навыки визуализации данных (Plotly).
- Готовность объяснять результаты нематематической аудитории.
Будет плюсом:
- Понимание предметной области прогнозирования спроса в FMCG/Retail.
- Опыт реализации моделей прогнозирования временных рядов.
- Опыт деплоя моделей (Docker, FastAPI, Airflow/Prefect, CI/CD и др.).
