Ваша задача — обучение предсказательных моделей для различных сфер нашего бизнеса, начиная с определения стоимости сырья и заканчивая комплексным анализом показателей.
Необходимо будет:
- Создавать ансамбли моделей для предсказания стоимости сырья для последующей интеграции в отраслевые сервисы.
- Анализировать внутренние данные компании для оптимизации и совершенствования процессов, маркетинговых методов и бизнес-стратегий.
- Проводить оценку эффективности и точности новых источников данных и методов сбора данных.
- Создавать другие ML-based сервисы, направленные на снижение костов или же увеличение прибыли
Если вы умеете находить инсайты, строить ML-модели и уверенно взаимодействуете с бизнесом и ИТ-командами - присоединяйтесь!
Чем предстоит заниматься:
- 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.
- 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.
Что мы ожидаем от кандидата:
- Знание современных алгоритмов машинного обучения и статистического анализа данных, опыт работы с временными рядами, работа с LLM для создания продуктов и получения инсайтов;
- Отличное знание Python (библиотеки: Pandas, NumPy, Scikit-Learn, PyTorch/TensorFlow, etc.);
- Опыт работы с Spark, Pyspark, SQL, работа с S3;
- Опыт работы с жизненными циклами разработки вычислительной и программной инфраструктуры;
- 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/другое), базовые навыки DevOps (умение работать с Docker, KubeFlow)
- Высокие навыки коммуникации и решения проблем, стремление к обучению
- Уровень английского языка - Intermediate
Будет плюсом:
- Понимание специфики бизнес-областей: маркетинг, финансы, логистика и др.
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
