← К каталогу
АР

Арнест ЮниРусь

Data Scientist (ML) / Дата-сайентист

ГибридУровень не указанМосква, Россия2 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

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.

Последнее подтверждение22 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

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.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU