Специалист по машинному обучению и аналитике данных
Data Scientist
Москва
От 3 лет
Гибрид
Полная занятость
Что вы будете делать
Мы ищем Data scientist в нашу команду. Ключевая задача — обучение предсказательных и оптимизационных моделей для различных сфер нашего бизнеса.
- 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!
- Сбор, очистка и подготовка данных из различных источников для дальнейшего анализа.
- Проведение первичного анализа данных: выявление закономерностей и аномалий, создание визуализаций.
- Разработка и внедрение моделей машинного обучения (включая регрессию, классификацию и кластеризацию), особый фокус на разработку моделей, связанных с временными рядами.
- Разработка оптимизатора, основанного на линейной и смешанно-целочисленной оптимизации, LP, MILP
- Оценка качества моделей, настройка гиперпараметров и проведение кросс-валидации.
- Участие в интеграции моделей в бизнес-процессы компании.
- Подготовка аналитических отчетов.
- Эффективное взаимодействие с представителями бизнеса и техническими командами.
- Улучшение текущих подходов и изучение новых инструментов и алгоритмов.
Мы ожидаем
- Знание современных алгоритмов машинного обучения и оптимизации;
- математическая статистика и основы машинного обучения: линейные модели, Random Forest, LSTM;
- работа с временными рядами: очистка, прогнозирование, кросс-валидация;
- библиотеки градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM, CatBoost;
- глубокое обучение для временных рядов: LSTM, Prophet, DeepAR;
- методы дискретной оптимизации, математическое программирование (LP, MILP, MIP);
- инструментыоптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR;
- решатели: Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK;
- Отличное знание Python, опыт работы с Spark, Pyspark, SQL, работа с S3;
- 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).
Условия работы
- 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
Работать в Mars — здорово!
Узнайте, что вас ждёт в нашей команде.
Чтобы вы могли расти и развиваться вместе с нами
Чтобы вы могли расти и развиваться вместе с нами
