Мы развиваем собственную ML-систему прогнозирования продаж в крупной FMCG-компании. Система уже работает в production. Сейчас мы развиваем внутреннюю экспертизу, совершенствуем существующие модели и расширяем функциональность ML-решений.
Ищем Data Scientist, которому интересно работать над реальным ML-продуктом: от исследования данных и разработки моделей до их внедрения и сопровождения в production.
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:
•Опыт работы Data Scientist от 2 лет;
•Опыт работы в формате командной разработки с общей кодовой базой в Gitlab;
•Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных, машинного обучения и визуализации: PySpark, pandas, NumPy, scikit-learn, plotly;
•Практический опыт разработки моделей и интерпретации результатов на основе градиентного бустинга: LightGBM, CatBoost или XGBoost;
•Понимание особенностей прогнозирования временных рядов: лаговые признаки, скользящие статистики, сезонность, временная валидация;
•Уверенное знание SQL;
•Опыт работы с DWH и объектными хранилищами (S3);
•Понимание принципов работы ML-моделей в production. Знакомство с MLOps практиками;
•Опыт работы с Airflow, Docker и CI/CD;
•Английский язык на уровне чтения технической документации.
