Data Scientist (ML) / Дата-сайентист

Описание

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.