Skip to content
Search jobs inside your AI agent. Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex, Gemini, Cursor and Grok
Connect

Арнест ЮниРусь

NewBe an early applicant

Data Scientist (ML) / Дата-сайентист

Posted Updated
Discussion

Summary

Data Scientist developing an in-production ML system for sales forecasting at a large FMCG company: EDA, time-series model development (gradient boosting), hypothesis testing, and MLOps infrastructure (Airflow, Docker, CI/CD). Core stack: Python, PySpark, pandas, scikit-learn, SQL, GitLab.

Мы развиваем собственную ML-систему прогнозирования продаж в

крупной FMCG-компании.

Система уже работает в production. Сейчас мы развиваем внутреннюю

экспертизу, совершенствуем существующие модели и расширяем

функциональность ML-решений.

Ищем Data Scientist, которому интересно работать над реальным ML-

продуктом: от исследования данных и разработки моделей до их

внедрения и сопровождения в production.

Какие задачи вас ждут:

  • Разработка и внедрение ML-моделей (ближайший проект – прогнозирование временных рядов).
  • Разведочный анализ данных (EDA).
  • Эксперименты с различными подходами и алгоритмами моделей.
  • Генерация и проверка гипотез для увеличения качества моделей. Ведение и приоритезация бэклога гипотез.
  • Разработка инфраструктуры для отслеживания экспериментов, автоматического обновления данных и переобучения моделей.
  • Реализация (совместно с IT) интеграций результатов модели в целевые системы.
  • Визуализация и интерпретация результатов для бизнес-подразделений.
  • Ведение документации.
  • Участие в развитии внутренних ML-инструментов и best practices команды.

Мы ожидаем:

  • Опыт работы Data Scientist от 2 лет;

  • Опыт работы в формате командной разработки с общей кодовой базой в

    Gitlab;

  • Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа

    данных, машинного обучения и визуализации: PySpark, pandas, NumPy,

    scikit-learn, plotly;

  • Практический опыт разработки моделей и интерпретации результатов

    на основе градиентного бустинга: LightGBM, CatBoost или XGBoost;

  • Понимание особенностей прогнозирования временных рядов: лаговые

    признаки, скользящие статистики, сезонность, временная валидация;

  • Уверенное знание SQL;

  • Опыт работы с DWH и объектными хранилищами (S3);

  • Понимание принципов работы ML-моделей в production. Знакомство с

    MLOps практиками;

  • Опыт работы с Airflow, Docker и CI/CD.

  • Английский язык на уровне чтения технической документации.

Skills

Apply

See also

Data Science jobs by country — openings, pay and top skills →