Специалист по машинному обучению и аналитике данных/Data Scientist
Описание
Мы ищем Data science инженера в нашу команду. Ключевая задача — обучение предсказательных и оптимизационных моделей для различных сфер нашего бизнеса. Что вы будете делать: Проектировать и реализовывать высоконагруженные алгоритмы прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов, а также применять оптимизационные методы Анализировать внутренние данные компании для оптимизации и совершенствования процессов и бизнес-стратегий Проводить оценку эффективности и точности новых источников данных и методов сбора данных Создавать другие ML-based сервисы, направленные на улучшение точности прогнозирования, оптимизации костов, увеличение прибыли Если вы умеете находить инсайты, строить ML-модели и уверенно взаимодействуете с бизнесом и ИТ-командами - присоединяйтесь! Задачи: Участвовать в проекте по совместной разработке платформы интегрированного бизнес-планирования Представлять интересы компании Марс в оценке предоставленных вендором решений и эффективно взаимодействовать с внутренним стейкхолдером и внешней командой разработки Быть центром экспертизы, проектировать и реализовывать высоконагруженные алгоритмы прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов, а также применять оптимизационные методы Анализировать внутренние данные компании для оптимизации и совершенствования процессов и бизнес-стратегий Проводить оценку эффективности и точности новых источников данных и методов сбора данных Создавать другие ML-based сервисы, направленные на улучшение точности прогнозирования, оптимизации костов, увеличение прибыли Собирать и готовить данные из различных источников для дальнейшего анализа. Проводить первичный анализ данных: выявлять закономерности и аномалий, создавать визуализации. Разрабатывать и внедрять модели машинного обучения (включая регрессию, классификацию и кластеризацию), особый фокус на разработку моделей, связанных с временными рядами. Разрабатывать оптимизатор, основанный на линейной и смешанно-целочисленной оптимизации, LP, MILP Оценивать качество моделей, настраивать гиперпараметров и проводить кросс-валидации. Улучшать текущие подходы и изучать новые инструменты и алгоритмы. Мы ожидаем: Отличное знание Python, опыт работы с Spark, Pyspark, SQL, работа с S3; Знание современных алгоритмов машинного обучения и оптимизации; Математическая статистика; Методы дискретной оптимизации, математическое программирование (LP, MILP, MIP); Инструменты оптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR; Решатели: Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK; Глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценки сложности Опыт разработки продуктового ML решения, начиная от анализа данных и заканчивая созданием прототипа: понимание архитектуры ML проектов, настройка пайплайнов данных, умение обернуть модель в базовый backend (FastAPI, Hug и другое), базовые навыки DevOps (умение работать с Docker, KubeFlow) Базовое понимание архитектуры web-приложений, backend-сервисов Опыт работы с жизненными циклами разработки вычислительной и программной инфраструктуры; Высокие навыки коммуникации и решения проблем, стремление к обучению Уровень английского языка - Intermediate Будет плюсом: Желателен опыт в FMCG в Supply Chain, Demand Planning, Forecasting, ERP, APS, а также опыт работы в продуктовых командах (Agile, Scrum). Мы предлагаем: Работа в международной компании с сильной культурой и возможностями для развития Возможность влиять на стратегически важные решения бизнеса Конкурентная зарплата, премии и бонусы Гибридный формат работы (офис + удаленка) Корпоративное обучение, доступ к глобальным best practices Программы медицинского страхования и другие корпоративные льготы.