Арнест ЮниРусь
Data Scientist (ML) / Дата-сайентист
Что JobRadar наблюдает сейчас
Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.
Описание вакансии
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.
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.