О позиции
Компания JETLYN ищет Data Scientist для работы над проектом в крупном ритейле. Ваша основная задача будет заключаться в прогнозировании спроса для пополнения магазинов и складов. Вы будете работать в команде, занимающейся разработкой моделей, которые помогут оптимизировать запасы товаров.
Чем вы будете заниматься
- Поддерживать и развивать модели прогнозирования спроса, включая краткосрочные и долгосрочные модели.
- Заниматься практической ML-разработкой: написание кода, проведение исследований и экспериментов.
- Общаться с командой, подготавливать презентации и работать с требованиями.
- Оптимизировать ETL-процессы для обработки больших данных.
- Использовать основные ML-фреймворки для разработки и внедрения моделей.
Требования
- Опыт в Data Science / Machine Learning от 2,5 лет.
- Глубокое знание Python, SQL и PySpark.
- Опыт разработки ETL-процессов для обработки больших данных.
- Знание основных ML-фреймворков (Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch).
- Умение четко оценивать сроки и реалистично подходить к постановке задач.
- Ответственность за завершение проектов.
Будет плюсом
- Опыт продакшн-разработки (не только исследования).
- Понимание бизнес-процессов.
- Умение запускать ML-модели в PySpark.
Что мы предлагаем
- Заработная плата от 270 000 до 330 000 рублей на руки в месяц.
- Оформление по ТК или ИП.
- Удалённый формат работы.
- Возможность работать над интересными проектами в крупном ритейле.
- Дружелюбная команда и поддержка в развитии.
Вакансия хорошая, с конкурентной зарплатой и интересными задачами в области прогнозирования спроса. Условия работы удалённые, что является плюсом для многих кандидатов.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание методов машинного обучения, таких как регрессия и деревья решений, с использованием Scikit-learn для разработки эффективных моделей прогнозирования.
Способность работать в условиях удаленной команды, проявляя инициативу и проактивность в коммуникации, чтобы поддерживать продуктивное взаимодействие с коллегами.
Опыт работы с большими данными с использованием PySpark для обработки и анализа данных, что позволяет создавать модели прогнозирования на основе обширных наборов данных.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Retail Tech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев