Data Science Engineer (FoodTech)

TL;DR

Data Science Engineer (ML/Python): Разработка интеллектуальной системы управления заказами и запасами для сети предприятий общепита с акцентом на прогнозирование спроса и оптимизацию производства. Фокус на создании моделей временных рядов, автоматизации пополнения запасов и внедрении ML-решений в реальные операционные процессы.

Локация: Формат работы обсуждается индивидуально

Компания

Кей Групп — компания, развивающая крупную сеть предприятий общественного питания.

Что делать

• Разрабатывать ML-модели прогнозирования спроса по товарам, блюдам, точкам и временным интервалам.
• Создавать систему автоматического формирования заказов и рассчитывать оптимальные уровни запасов.
• Оптимизировать планирование производства полуфабрикатов с учетом сроков годности и ограничений.
• Разрабатывать алгоритмы выявления аномалий в заказах, остатках и продажах.
• Проводить A/B-тесты и оценивать измеримый бизнес-эффект от внедрения моделей.
• Интегрировать модели в IT-инфраструктуру и выстраивать систему мониторинга качества.

Требования

• Опыт работы в роли Data Scientist или ML Engineer от 3 лет.
• Уверенное владение Python (pandas, NumPy, scikit-learn) и SQL.
• Практический опыт построения моделей временных рядов и прогнозирования спроса.
• Опыт работы с CatBoost, LightGBM, XGBoost или аналогичными инструментами.
• Опыт внедрения моделей в production и умение переводить бизнес-задачи в математическую постановку.

Хорошо, если есть

• Опыт в FoodTech, retail, FMCG или ресторанном бизнесе.
• Знание инструментов математической оптимизации (OR-Tools, Pyomo).
• Опыт работы с Airflow, MLflow, Docker, Git и принципами MLOps.
• Опыт работы с системами ERP, WMS, POS.

Культура и преимущества

• Работа над продуктом, напрямую влияющим на экономику бизнеса.
• Доступ к большим объемам реальных данных о продажах и производстве.
• Возможность построить систему управления заказами практически с нуля.
• Свобода в выборе архитектуры моделей и технических инструментов.
• Конкурентный уровень дохода (FIX + KPI).