Объединённая химическая компания «Уралхим» — один из международных лидеров в сфере производства минеральных удобрений. Мы входим в число крупнейших химических компаний России и Восточной Европы и являемся вторым в мире производителем аммиачной селитры. Сегодня «Уралхим» — это:
- передовые производственные площадки в России
- более 38 000 сотрудников по всему миру,
- масштабная логистика и развитая дистрибуция
- ориентация на устойчивое развитие и продовольственную безопасность
Мы ищем специалиста по рынкам минеральных удобрений, который в качестве основного инструмента будет использовать прогнозирование цен (Data Scientist / Quantitative Analyst) в тесной связке с ожидаемыми событиями в индустрии.
Основная задача состоит в разработке и совершенствование моделей долгосрочного прогнозирования цен на удобрения, а так же способности обосновать полученный результат.
Работа включает анализ исторических данных (цены на удобрения, продукты, энергоресурсы, валютные курсы и др.), выявление ключевых факторов, влияющих на цены, тестирование и сравнение различных подходов к прогнозированию.
Основная цель — создание устойчивой, интерпретируемой и бизнес-ориентированной системы прогнозов, которая станет полноценным продуктом для использования ключевыми стейкхолдерами компании при принятии стратегических решений.
Вам предстоит работать в тесной связке с дата-инженером для организации данных и построения эффективного пайплайна, а также взаимодействовать с экспертами по рынку для обогащения моделей дополнительными признаками.
Ключевые задачи:
- Работать совместно с дата-инженером над сбором и организацией данных, а также готовить доступные данные к использованию в прогнозировании
- Проверять и сравнивать разные типы моделей (статистические, эконометрические, непараметрические, ML и др.) для выбора оптимальных решений
- Выполнять сценарные анализы и анализ чувствительности для оценки устойчивости прогнозов
- Создавать сценарные прогнозы («what-if analysis»), которые помогают бизнесу принимать стратегические решения
- Проводить технические обсуждения: презентовать подходы, результаты и возможные улучшения команде
- Подготавливать результаты в удобной форме для стейкхолдеров и лидеров компании
- Постоянно совершенствовать подходы и расширять набор факторов по мере накопления информации и развития продукта
Наши ожидания:
Технические навыки:
- Владение Python или R для анализа данных и построения прогнозных моделей
- Опыт работы с временными рядами: подготовка данных, обработка сезонности, трендов, автокорреляции
- Знание классических методов прогнозирования (ARIMA, Prophet) и алгоритмов машинного обучения для временных рядов (например, CatBoost/LightGBM/XGBoost)
- Навыки выявления и использования влиятельных предикторов для повышения качества прогнозов
- Знание статистических методов для долгосрочного прогнозирования: интеграция и коинтеграция временных рядов
- Опыт тестирования и сравнения разных моделей (backtesting, метрики MAPE, RMSE и др.)
- Умение строить и представлять сценарные прогнозы («what-if analysis») для бизнес-заказчиков
Опыт и образование:
- Высшее образование или обучение на последних курсах магистратуры/аспирантуры по математике, статистике, экономике, data science или смежным дисциплинам
- Готовы рассматривать выпускников или аспирантов с сильным академическим бэкграундом и интересом к прикладному прогнозированию
- Практический опыт применения прогнозных моделей приветствуется, но не обязателен
Soft skills:
- Умение ясно представлять прогнозы в бизнес-ориентированном виде (отчёты, визуализации, презентации)
- Системность, аккуратность и внимательность к деталям при работе с данными
- Работа с большими массивами информации (аналитическими отчетами)
- Готовность работать совместно с дата-инженером для организации данных
- fluent/upper intermediate английский
Предлагаем:
- Интересную работу в крупной промышленной компании
- Комфортабельный офис с прекрасным видом в «Москва-Сити» (БЦ Империя)
- Полное соответствие ТК РФ
- Дополнительные материальные выплаты: пособия при рождении ребенка, вступлении в брак и т.д.
- Конкурентная зарплата + годовая премия
- ДМС для вас и ваших детей с первого дня работы (включая стоматологию)
- Корпоративное обучение, постоянное развитие
- Компенсация затрат на мобильную связь
- Ежемесячные спортивные мероприятия, тренировки