Прогнозирование спроса для пополнения магазинов и складов.
Задачи:
· Поддерживать и развивать модели прогнознарования спроса (краткосрочная модель для снабжения магазинов, долгосрочная модель для пополнения распределительных центров);
· Выполнять практическую ML-разработку (написание кода, проведение исследований и экспериментов) — примерно 70% рабочего времени;
· Участвовать в коммуникациях, подготовке презентаций и работе с требованиями — примерно 30% рабочего времени.
Мы ожидаем:
· Опыт в Data Science/Machine Learning от 2 лет;
· Умение четко оценивать сроки и реалистично подходить к постановке задач;
· Прагматизм: готовность искать рабочие решения, а не идеальные, но нереализуемые модели;
· Ответственность: завершать проекты, а не бросать их на полпути;
· Глубокое знание Python, SQL и PySpark:
- Опыт разработки ETL-процессов для обработки больших данных (чтение, трансформация, агрегация, запись);
- Навыки оптимизации Spark-запросов (партиционирование, кэширование, работа с broadcast-переменными);
· Знание основных ML-фреймворков (Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch);
· Опыт работы с данными: обработка, анализ, feature engineering;
· Общительность и неконфликтность – умение работать в команде и эффективно коммуницировать с коллегами.
Будет плюсом:
· Опыт продакшн-разработки (не только исследования);
· Понимание, как устроены процессы в бизнесе, а не только в Jupyter Notebook;
· Умение запускать ML-модели в PySpark:
- Опыт использования Spark MLlib для распределенного обучения;
- Опыт работы с PySpark Pandas UDFs для эффективного применения ML-моделей к большим данным.
Мы предлагаем:
· Оформление официальное по ТК РФ/ИП;
· Конкурентная «белая» заработная плата (обсуждается по итогам интервью);
· Формат работы: удаленно;
· Предоставление ДМС;
· Фитнес;
· Курсы повышения квалификации на ежегодной основе (по согласованию);
· Самые инновационные, амбициозные проекты и задачи;
· Корп.мероприятия (настолки, боулинг, квесты и т.д.), подарки на НГ детям сотрудников Компании и другие мероприятия для поддержания хорошего настроения;
· Возможность публиковать свои проф. статьи на Хабр в нашем блоге с сохранением своего авторства – как повышение своего уровня экспертности в проф.среде;
· Возможность профессионального и карьерного роста.