Middle/Middle+ Data Scientist (классический ML, временные ряды)

Продукт прогноза спроса для каждого даркстора Самоката – это ансамбль моделей прогнозирования, плюс дополнительные алгоритмы для повышения качества прогноза основных моделей, точечного учета специфики ритейла и оперативного реагирования на изменение спроса.

Ансамбль ML-моделей Прогноза помогает обеспечить

• Максимально широкий ассортимент при ограниченной складской площади для каждого конкретного даркстора.
• Снижение товарных списаний.
• Сокращение товарного запаса "в днях", исключение избытка либо дефицита товарных позиций.

Чем нужно будет заниматься

• Прогнозирование спроса на уровне товар-даркстор (регулярные продажи).
• Прогнозирование промо: прогнозирование эффекта для будущих акций, оптимизация скидок, what-if анализ промо, модели для эластичности.

Что мы ждём от тебя

• Опыт работы в data science от 3-х лет.
• Уверенное владение SQL и «джентльменским стеком» на Python (pandas, numpy, sklearn, lightgbm, etc.), опыт с Hadoop / PySpark, Polars.
• Математический бэкграунд.
• Знания и опыт работы с алгоритмами классического машинного обучения, опыт в прогнозировании временных рядов.