Data Scientist / ML Engineer (Forecasting & Promotions)
Data Scientist / ML Engineer (Forecasting & Promotions)
Описание вакансии
О компании Promomash
Promomash — американская продуктовая компания, развивающая SaaS-платформу для организации и проведения демонстрационных мероприятий в магазинах. Мы помогаем брендам и торговым командам планировать промо-активности, управлять процессом их проведения и получать измеримые результаты на основе данных.
Наша команда русскоязычная, распределенная и работает полностью удаленно. Мы ценим самостоятельность, ответственность и ориентацию на конечного пользователя: нам важно не просто строить модели или аналитику, а внедрять решения в продукт и приносить пользу бизнесу.
Кого мы ищем
Мы ищем Data Scientist / ML Engineer, который умеет превращать данные и модели в работающий продукт. Важно, чтобы человек был сфокусирован на доставке результата пользователю и мог не только обучать модели, но и доводить их до продакшена через API.
Мы ищем Data Scientist / ML Engineer, который умеет превращать данные и модели в работающий продукт. Важно, чтобы человек был сфокусирован на доставке результата пользователю и мог не только обучать модели, но и доводить их до продакшена через API.
Типичные задачи
• Определение наличия promotion по данным consumption / продаж (promotion detection)
• Прогнозирование:
base sales forecast (прогноз продаж без промо)
promotion lift forecast (прогноз uplift / эффекта промо)
• Анализ данных, выявление факторов, проверка гипотез и улучшение качества моделей
• Разработка и поддержка ML-моделей в продакшене
• Разработка API-сервисов для предоставления результатов моделей продукту
• Настройка пайплайнов обучения/валидации и контроль качества моделей
Требования
• Опыт в Data Science / ML от 4 лет (или сильный практический опыт)
• Понимание задач прогнозирования временных рядов: сезонность, тренды, календарные эффекты
• Опыт оценки качества моделей и прогнозов (MAE/RMSE/MAPE/WAPE и т.п.)
• Уверенный Python (pandas, numpy, scikit-learn и т.д.)
• Опыт вывода решений в продакшен:
• Определение наличия promotion по данным consumption / продаж (promotion detection)
• Прогнозирование:
base sales forecast (прогноз продаж без промо)
promotion lift forecast (прогноз uplift / эффекта промо)
• Анализ данных, выявление факторов, проверка гипотез и улучшение качества моделей
• Разработка и поддержка ML-моделей в продакшене
• Разработка API-сервисов для предоставления результатов моделей продукту
• Настройка пайплайнов обучения/валидации и контроль качества моделей
Требования
• Опыт в Data Science / ML от 4 лет (или сильный практический опыт)
• Понимание задач прогнозирования временных рядов: сезонность, тренды, календарные эффекты
• Опыт оценки качества моделей и прогнозов (MAE/RMSE/MAPE/WAPE и т.п.)
• Уверенный Python (pandas, numpy, scikit-learn и т.д.)
• Опыт вывода решений в продакшен:
- разработка API (FastAPI/Flask или аналог)
- работа с БД (SQL)
- Docker / контейнеризация
• Ориентация на продукт и умение доводить задачи до результата
Будет плюсом
Будет плюсом
- Сильный разговорный английский
- Опыт uplift modeling / оценки эффекта промо
- CatBoost/LightGBM/XGBoost, Prophet, statsmodels и т.п.
- MLflow / Airflow / Prefect или похожие инструменты
- Опыт мониторинга качества моделей и деградации прогнозов
Что важно по стилю работы
Мы ищем человека, который:
Мы ищем человека, который:
- думает не только про качество модели, но и про доставку результата пользователю
- умеет работать с ограничениями данных и бизнеса
- может самостоятельно довести решение до продакшена и поддерживать его
Мы предлагаем
- Влияние на продукт и реальные бизнес-решения
- Интересные задачи на стыке ML, прогнозирования и продуктовой разработки
- Адекватный баланс между исследованием и инженерной частью
- Команду, где важен результат, а не «идеальная модель ради идеальной модели»
Формат работы
- Полностью удаленная работа
- Русскоязычная команда
- Продуктовые задачи с реальным влиянием на пользователей и бизнес