О компании
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
•A/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
