ML Engineer

Локация: Санкт-Петербург, Пулковское шоссе, 48; гибридный формат работы. Доступны удалённый, офисный и гибридный форматы, а также релокейт между офисами в России.

Компания

Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года; штат насчитывает более 2500 специалистов. Компания разрабатывает программное обеспечение и IT-решения для Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data и ML.

Что делать

• Реализовывать переменные, ограничения и целевые функции по математической спецификации.
• Развивать ядро plan-optimizer, слои модели, solver adapters и отображение решений.
• Поддерживать интеграции с OR-Tools, PySCIPOpt и промышленными решателями.
• Развивать доступ к данным через БД, S3 и bundle-форматы, включая валидацию и сериализацию.
• Оптимизировать построение моделей, потребление памяти и обработку крупномасштабных сценариев.
• Поддерживать Airflow/Kubernetes-запуски, диагностику решателей, тестирование моделей и совместно с OR Engineer проверять соответствие кода математической спецификации.

Требования

• От 3 лет опыта работы в роли ML Engineer; общий опыт — от 3 до 6 лет.
• Опыт работы в продуктовых командах или над сложными корпоративными системами.
• Высшее техническое образование в области математики, информационных технологий, физики или прикладных наук либо релевантный практический опыт.
• Опыт работы с временными рядами, прогнозированием спроса, математической статистикой, классическим ML и градиентным бустингом.
• Опыт backtesting, time-series cross-validation, контроля утечек, работы с метриками прогноза и анализа качества по сегментам.
• Навыки работы с Pandas, NumPy, Scikit-learn, Statsmodels и SQL, включая самостоятельную проверку качества данных.
• Навыки тестирования алгоритмов, обеспечения воспроизводимости экспериментов и объяснения результатов бизнесу и инженерной команде.

Хорошо, если есть

• Опыт работы с Supply Chain Management, ERP и системами планирования.
• Сертификат по анализу данных и машинному обучению.
• Опыт в FMCG, retail, Demand Planning, S&OP или APS.
• Навыки иерархического прогнозирования, прогнозирования промо и новых товаров.
• Опыт работы с линейными моделями, Random Forest, CatBoost, LightGBM/XGBoost, sktime, pmdarima и Prophet; понимание LSTM и DeepAR.
• Понимание production ML, мониторинга моделей и пайплайнов данных.

Культура и преимущества

• Долгосрочные проекты российских заказчиков, возможность менять направления и прозрачная система Performance Review.
• Корпоративный портал, митапы и конференции в качестве участника или спикера.
• ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемые отпуск и больничные.
• Тимбилдинги, детские праздники и внутренние мероприятия.
• Доплаты за менторство и профактивности; уровень зарплаты обсуждается индивидуально.