DataScience/ML-инженер

О нас:

Корпорация ТЕХНОНИКОЛЬ – ведущий международный производитель надежных и эффективных строительных материалов и систем. Компания предлагает рынку новейшие технологии, сочетающие в себе разработки собственных Научных центров и передовой мировой опыт.

Производственная компания ТЕХНОНИКОЛЬ, возглавляемая Сергеем Колесниковым, – это 75 производственных площадок, 20 Учебных центров. В 10 Научных центрах, укомплектованных высокотехнологичным оборудованием и квалифицированным персоналом, ведется регулярная разработка и внедрение новых продуктов и решений для строительной отрасли.

За цифровую разработку продуктов отвечает TN Digital, аккредитованная IT-компания.

В TN Digital внедряем цифровые технологии в промышленность строительных материалов, логистику, клиентский сервис и управленческие процессы, чтобы миллионы людей по всему миру жили и работали в комфортной среде.

Мы автоматизировали работу предприятий и складов, создали платформу управления транспортом, мобильные приложения для клиентов и их подрядчиков, корпоративную экосистему для сотрудников в одном приложении.

Задачи:

Сбор и исследование данных:

• самостоятельное проведение глубокого разведочного анализа (EDA) на промышленных объёмах данных, выявление аномалий, пропусков, несостыковок и проблем в данных;
• поиск первопричин аномалий совместно с бизнес-заказчиками, пользователями, дата-инженерами, разработчиками прикладных систем;
• построение итеративного процесса фильтрации, нормализации и улучшения качества датасетов.

Разработка и оценка ML-моделей:

• формализация требований к сбору обучающей выборки;
• обучение и валидация моделей с использованием релевантных алгоритмов;
• корректная оценка качества с применением подходящих метрик и статистических проверок;
• планирование и проведение экспериментов для проверки эффектов и идей;
• сопровождение внедрения решений в продуктовую среду.

Коммуникация:

• обоснование выбора моделей, подходов, метрик и решений;
• подготовка и презентация понятных бизнесу выводов, интерпретаций и аналитических отчётов;
• формулировка рекомендаций по дальнейшим шагам.

Наши ожидания:

• практический коммерческий опыт в Data Science от 2–3 лет;
• уверенное владение Python и специализированных библиотек (Pandas, NumPy, Scikit-learn);
• уверенный уровень SQL: опыт написания сложных запросов, аналитических функций (window functions), оптимизаций;
• опыт обработки данных из нескольких разнородных источников (разные БД, API, файлы, логи, внешние системы);
• понимание теоретических основ ML и статистики, способность корректно обосновывать выбор подхода;
• опыт полного цикла EDA и оценки моделей (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, MSE/RMSE и др.).

Условия:

• официальное трудоустройство (белая ЗП, отпуск, больничный);
• льготы сотрудника аккредитованной ИТ компании (ипотека, отсрочка от армии);
• ДМС со стоматологией, льготное ДМС для родственников;
• компенсация оплаты больничного до оклада;
• оплата мобильной связи, материальная помощь, скидки на занятия иностранными языками, скидки на абонемент в спорт зал;
• возможность профессионального и материального роста;
• ежегодные выездные IT конференции, митапы, техтолки;
• возможность стать амбассадором компании;
• регулярные встречи вне офиса.