Data Scientist (ML) / Дата-сайентист

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.