з/п не указана
Москва
От 3 до 6 лет
Привет! Это команда операционных прогнозов.
Мы занимаемся операционным прогнозированием в ритейле: в команде много разных направлений — прогноз спроса, прогноз курьеров, золотые полки, прогноз смен и другие проекты, которые напрямую влияют на управление запасами и логистику.
Наш стек
-
Python,
-
PostgreSQL,
-
ClickHouse,
-
Airflow,
-
Spark/PySpark,
-
Kafka,
-
Hive,
-
HDFS.
Вы будете
-
Развивать и улучшать модели прогнозирования.
-
Заниматься полным циклом: сбор и обработка данных, feature engineering, выдвижение и проверка гипотез, оценка качества моделей на статистических и бизнес-метриках.
-
Проектировать архитектуру ML-систем — от пайплайнов данных до продакшн-сервисов.
-
Доводить решения до продакшна самостоятельно: писать промышленный код, создавать простые API-сервисы для интеграции моделей с внутренними системами.
-
Общаться с заказчиками, формализовывать требования, предлагать и обосновывать новые подходы.
Нам важно
-
Уверенное знание Python и стандартных DS-библиотек.
-
Опыт работы с временными рядами и прогнозированием спроса (или смежных задач) — понимание специфики: сезонность, интермиттентный спрос, иерархическая структура данных.
-
Опыт построения архитектуры ML-систем и вывода моделей в продакшн, а не только в исследовательском режиме.
-
Инженерные навыки: сбор и обработка данных, построение пайплайнов, работа с базами данных (SQL).
-
Опыт разработки простых API-сервисов для интеграции моделей с другими системами.
-
Высшее образование в одной из сфер: математика, компьютерные науки или смежные.
Будет плюсом
-
Опыт агентской разработки и использования ИИ-инструментов в повседневной работе.
-
Опыт работы с gRPC — в команде сервисы принято делать на gRPC, HTTP почти не используется.
