Мы ищем Data science инженера в нашу команду. Ключевая задача — обучение предсказательных и оптимизационных моделей для различных сфер нашего бизнеса.
Специалист по машинному обучению и аналитике данных
подготовься к отклику
ai-инструментыЧтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузи резюме
описание
задачи
- 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
- 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.
требования
- 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)
условия
- 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.
навыки
Если просят выйти из iCloud, прислать код из SMS, запустить или установить что-то, перевести деньги — не соглашайся: это мошенничество.