Data Scientist (Time Series & Optimization)

Локация: Можно работать удалённо

Компания

Top Selection публикует вакансию для специалиста по анализу данных, машинному обучению и оптимизации.

Что делать

• Собирать, очищать и подготавливать данные из различных источников.
• Проводить первичный анализ данных, выявлять закономерности и аномалии, создавать визуализации и аналитические отчёты.
• Разрабатывать и внедрять модели регрессии, классификации, кластеризации и прогнозирования временных рядов.
• Разрабатывать оптимизатор на основе линейного и смешанно-целочисленного программирования.
• Оценивать качество моделей, настраивать гиперпараметры и проводить кросс-валидацию.
• Интегрировать модели в бизнес-процессы и взаимодействовать с бизнес-представителями и техническими командами.

Требования

• Уверенное знание Python и SQL.
• Понимание методов машинного обучения и математической статистики, включая линейные модели, Random Forest и градиентный бустинг.
• Практический опыт работы с временными рядами, включая подготовку данных, прогнозирование, оценку качества и кросс-валидацию.
• Знание XGBoost, LightGBM или CatBoost, а также инструментов оптимизации Pyomo, OR-Tools, PuLP или аналогов.
• Опыт применения LP и MILP/MIP, работы с решателями Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK или аналогами.
• Опыт разработки ML-решений от анализа данных и построения модели до рабочего прототипа; уверенное владение Git.

Хорошо, если есть

• Опыт применения Prophet, LSTM, DeepAR или аналогичных моделей прогнозирования временных рядов.
• Опыт работы с большими данными и инфраструктурой Spark, PySpark и S3.
• Опыт интеграции ML-моделей в сервисы и понимание 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 или APS.

Культура и преимущества

• Удалённый формат работы.
• Возможность улучшать текущие подходы и изучать новые инструменты и алгоритмы.