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
