О нас:
Корпорация ТЕХНОНИКОЛЬ – ведущий международный производитель надежных и эффективных строительных материалов и систем. Компания предлагает рынку новейшие технологии, сочетающие в себе разработки собственных Научных центров и передовой мировой опыт.
Производственная компания ТЕХНОНИКОЛЬ, возглавляемая Сергеем Колесниковым, – это 75 производственных площадок, 20 Учебных центров. В 10 Научных центрах, укомплектованных высокотехнологичным оборудованием и квалифицированным персоналом, ведется регулярная разработка и внедрение новых продуктов и решений для строительной отрасли.
За цифровую разработку продуктов отвечает TN Digital, аккредитованная IT-компания.
В TN Digital внедряем цифровые технологии в промышленность строительных материалов, логистику, клиентский сервис и управленческие процессы, чтобы миллионы людей по всему миру жили и работали в комфортной среде.
Мы автоматизировали работу предприятий и складов, создали платформу управления транспортом, мобильные приложения для клиентов и их подрядчиков, корпоративную экосистему для сотрудников в одном приложении.
Задачи:
Сбор и исследование данных:
- самостоятельное проведение глубокого разведочного анализа (EDA) на промышленных объёмах данных, выявление аномалий, пропусков, несостыковок и проблем в данных;
- поиск первопричин аномалий совместно с бизнес-заказчиками, пользователями, дата-инженерами, разработчиками прикладных систем;
- построение итеративного процесса фильтрации, нормализации и улучшения качества датасетов.
Разработка и оценка ML-моделей:
- формализация требований к сбору обучающей выборки;
- обучение и валидация моделей с использованием релевантных алгоритмов;
- корректная оценка качества с применением подходящих метрик и статистических проверок;
- планирование и проведение экспериментов для проверки эффектов и идей;
- сопровождение внедрения решений в продуктовую среду.
Коммуникация:
- обоснование выбора моделей, подходов, метрик и решений;
- подготовка и презентация понятных бизнесу выводов, интерпретаций и аналитических отчётов;
- формулировка рекомендаций по дальнейшим шагам.
Наши ожидания:
- практический коммерческий опыт в Data Science от 2–3 лет;
- уверенное владение Python и специализированных библиотек (Pandas, NumPy, Scikit-learn);
- уверенный уровень SQL: опыт написания сложных запросов, аналитических функций (window functions), оптимизаций;
- опыт обработки данных из нескольких разнородных источников (разные БД, API, файлы, логи, внешние системы);
- понимание теоретических основ ML и статистики, способность корректно обосновывать выбор подхода;
- опыт полного цикла EDA и оценки моделей (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, MSE/RMSE и др.).
Условия:
- официальное трудоустройство (белая ЗП, отпуск, больничный);
- льготы сотрудника аккредитованной ИТ компании (ипотека, отсрочка от армии);
- ДМС со стоматологией, льготное ДМС для родственников;
- компенсация оплаты больничного до оклада;
- оплата мобильной связи, материальная помощь, скидки на занятия иностранными языками, скидки на абонемент в спорт зал;
- возможность профессионального и материального роста;
- ежегодные выездные IT конференции, митапы, техтолки;
- возможность стать амбассадором компании;
- регулярные встречи вне офиса.
