Обязанности

Разработка и внедрение ML-моделей (ближайший проект – прогнозирование временных рядов).
Разведочный анализ данных (EDA).
Эксперименты с различными подходами и алгоритмами моделей.
Генерация и проверка гипотез для увеличения качества моделей. Ведение и приоритезация бэклога гипотез.
Разработка инфраструктуры для отслеживания экспериментов, автоматического обновления данных и переобучения моделей.
Реализация (совместно с IT) интеграций результатов модели в целевые системы.
Визуализация и интерпретация результатов для бизнес-подразделений.
Ведение документации.
Участие в развитии внутренних ML-инструментов и best practices команды

Требования

Опыт работы Data Scientist от 2 лет;
Опыт работы в формате командной разработки с общей кодовой базой в

Gitlab;
Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа

данных, машинного обучения и визуализации: PySpark, pandas, NumPy,

scikit-learn, plotly;
Практический опыт разработки моделей и интерпретации результатов

на основе градиентного бустинга: LightGBM, CatBoost или XGBoost;
Понимание особенностей прогнозирования временных рядов: лаговые

признаки, скользящие статистики, сезонность, временная валидация;
Уверенное знание SQL;
Опыт работы с DWH и объектными хранилищами (S3);
Понимание принципов работы ML-моделей в production. Знакомство с

MLOps практиками;
Опыт работы с Airflow, Docker и CI/CD.
Английский язык на уровне чтения технической документации

Навыки: Навык работы с SQL; Навык работы с Python / Питон; Навык работы с DWH (Data Warehouse) / Хранилищем данных

Сфера деятельности: Информационные технологии, телекоммуникации, связь
График работы: Полный рабочий день
Место/тип рабочего места: Нарушения функций опорно-двигательного аппарата; Нет; Да
Подходит для категорий: Инвалид
Медицинские требования: Медкнижка: Не указано
Количество рабочих мест: 1
Адрес места работы: Город Москва, Сергея Макеева улица, 13
Проживание: Нет