Ученый по данным (Data Scientist)
Ищем Middle Data Scientist с сильным знанием Python и SQL. Нужно разрабатывать ML-модели, особенно для прогнозирования временных рядов, и оптимизационные решения на основе LP/MILP. Опыт с XGBoost, Pyomo, Gurobi и Git обязателен. Приветствуется знание MLOps и опыт в FMCG/Supply Chain.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 10 похожих вакансий за 90 дней.
Что предстоит делать
Навыки: Python, SQL. Квалификация: Middle. Специализации: Ученый по данным. **Обязательно**: - Уверенное знание Python и SQL; - Хорошее понимание методов машинного обучения и математической статистики: линейные модели, Random Forest, градиентный бустинг; - Практический опыт работы с временными рядами: подготовка данных, прогнозирование, оценка качества и кросс-валидация; - Опыт работы с библиотеками градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM или CatBoost; - Знание методов математической и дискретной оптимизации: LP, MILP / MIP; - Практический опыт работы хотя бы с одним из инструментов оптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP или аналоги; - Опыт использования оптимизационных решателей: Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK или аналоги; - Опыт разработки ML-решений от анализа данных и построения модели до рабочего прототипа; - Уверенное владение Git. **Желательно:**** ** ****- Опыт применения продвинутых моделей прогнозирования временных рядов: Prophet, LSTM, DeepAR или аналогов; - Опыт работы с большими данными и Data-инфраструктурой: Spark / PySpark, S3; - Опыт интеграции ML-моделей в сервисы и понимание базового MLOps: FastAPI, Docker, CI/CD, KubeFlow или аналоги; - Опыт написания unit- и integration-тестов, понимание ООП; - Опыт в FMCG / Supply Chain / Demand Planning / Forecasting / ERP / APS. **Задачи**: - 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. Для быстрого Отклика: https://t.me/topselection_hr_bot?start=v98_r8607178857
Стек и инструменты
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в Top Selection
40 активных вакансий в компании
Разработчик баз данных (ETL Informatica)
~1 248 900 – 1 574 700 ₸ оценка
Ищем Middle/Senior разработчика баз данных с опытом работы с ETL Informatica и DWH. Требуется опыт в страховой, банковской или телеком-сфере, умение оптимизировать SQL-запросы и проектировать модели данных. Предлагается работа в команде с жёсткими дедлайнами и возможностью наставничества для Senior.
Middle DWH Analyst
~1 248 900 – 1 574 700 ₸ оценка
Аналитик DWH для FinTech-проекта по миграции отчетности. Нужно проектировать витрины данных, собирать требования, работать с SQL и PostgreSQL, понимать ETL/ELT. Требуется опыт от 3 лет, оформление только как ИП.
.NET Developer Senior
Разработка высоконагруженных распределённых систем на .NET в финтехе. Требуется опыт с Kafka, PostgreSQL и DevOps-практиками, а также участие в Code Review.
Аналитик 1С (Senior)
Ищем опытного аналитика 1С для удаленной проектной работы. Нужно поддерживать пользователей, адаптировать конфигурацию 1С ERP, контролировать доработки подрядчиков и документировать изменения. Требуется опыт от 3 лет, знание 1С ERP и регламентированного учета. Предлагают полную занятость и зарплату 200-220 тыс. рублей.
Похожие вакансии
6 вакансий
Middle DWH Analyst
~1 248 900 – 1 574 700 ₸ оценка
Аналитик DWH для FinTech-проекта по миграции отчетности. Нужно проектировать витрины данных, собирать требования, работать с SQL и PostgreSQL, понимать ETL/ELT. Требуется опыт от 3 лет, оформление только как ИП.
Разработчик баз данных (ETL Informatica)
~1 248 900 – 1 574 700 ₸ оценка
Ищем Middle/Senior разработчика баз данных с опытом работы с ETL Informatica и DWH. Требуется опыт в страховой, банковской или телеком-сфере, умение оптимизировать SQL-запросы и проектировать модели данных. Предлагается работа в команде с жёсткими дедлайнами и возможностью наставничества для Senior.
Инженер машинного обучения (ценообразование)
~1 692 797 ₸ оценка
Команда Air Pricing в Expedia Group ищет инженера машинного обучения. Вы будете разрабатывать и улучшать ML-модели для задач ценообразования, анализировать большие данные и внедрять решения для авиационного рынка. Требуется опыт в ML и анализе данных.
Инженер по генеративному ИИ (GenAI)
~1 692 797 ₸ оценка
Разработка и внедрение решений на основе генеративного ИИ на Google Cloud Platform. Требуется опыт в Python и интеграции моделей ИИ, а также навыки оптимизации и поддержки. Предлагается работа над современными AI-проектами.
Инженер по разработке AI-агентов
~1 692 797 ₸ оценка
Разработка автономных AI-агентов и мультиагентных систем на базе LLM для корпоративных приложений. Требуется опыт с AWS, оркестрацией агентов и интеграцией, а также свободный английский. Работа предполагает сотрудничество с несколькими командами и фокус на безопасных и масштабируемых решениях.
AI Engineer
~1 692 797 ₸ оценка
Вакансия для специалиста по машинному обучению: нужно проектировать и оптимизировать языковые модели для генерации текста, перевода и анализа тональности. Требуется опыт с Python, обработкой данных, Docker и интеграцией AI API. Работа предполагает тесное взаимодействие с инженерами для внедрения AI в продукт.