ML Engineer
генерация резюме под вакансию
сопроводительное письмо
описание
Команда операционных прогнозов занимается прогнозированием в ритейле: спроса, курьеров, золотых полок, смен и других показателей, напрямую влияющих на управление запасами и логистику.
задачи
- Развивать и улучшать модели прогнозирования;
- Собирать и обрабатывать данные;
- Выполнять разработку признаков;
- Выдвигать и проверять гипотезы;
- Оценивать качество моделей по статистическим и бизнес-метрикам;
- Проектировать архитектуру ML-систем от пайплайнов данных до продакшен-сервисов;
- Самостоятельно доводить решения до продакшена;
- Писать промышленный код;
- Создавать простые API-сервисы для интеграции моделей с внутренними системами;
- Общаться с заказчиками;
- Формализовывать требования;
- Предлагать и обосновывать новые подходы.
требования
- Уверенно знать Python и стандартные библиотеки для анализа данных и машинного обучения;
- Иметь опыт работы с временными рядами и прогнозированием спроса или смежными задачами;
- Понимать сезонность, интервентный спрос и иерархическую структуру данных;
- Иметь опыт построения архитектуры ML-систем и вывода моделей в продакшен;
- Владеть инженерными навыками сбора и обработки данных;
- Уметь строить пайплайны;
- Уметь работать с базами данных и SQL;
- Иметь опыт разработки простых API-сервисов для интеграции моделей с другими системами;
- Иметь высшее образование в математике, компьютерных науках или смежной области;
- Иметь от 3 до 6 лет опыта работы;
- Будет плюсом опыт агентской разработки и использования ИИ-инструментов в повседневной работе, опыт работы с gRPC.
условия
- Удалённая и гибридная работа в Москве.
навыки
Если просят войти через iCloud, отправить коды из SMS, запустить код, что-то установить, перевести деньги или сделать что угодно, связанное с деньгами, не соглашайтесь: это признаки мошенничества.