Senior Data Scientist / ML разработчик

Мы - GoodsForecast - уже более 15 лет на рынке разработки ПО и занимаем лидирующие позиции по количеству и масштабу внедрений IBP (систем интегрированного бизнес планирования)

Ищем в команду Старшего ML-разработчика (Senior Data Scientist)!

Ищем тех, кто готов быстро разбираться в новом, думать на языке решений, уметь находить и предлагать сразу несколько опций!

В командах разработки и внедрения есть аналитики (СА, БА), QA, backend, frontend, DB эксперты, devops, интеграторы.

Процесс найма: Смотрим CV –> Скрининг (пара тестовых кейсов) –> Собеседование –> Оффер

Наш стек: .NET Core, C#, PostgreSQL, Redis, MongoDB, Angular, Docker, Kubernetes

Наша деятельность: Мы аккредитованная ИТ-компания, резидент инновационного кластера ИНТЦ МГУ «Воробьевы горы», применяем практики Data Science, ML. Разрабатываем высоконагруженные real-time системы в области FMCG, ритейл и производства! Являемся лидерами рынка РФ по решениям интегрированного планирования.

Основные требования:

• Умение подбирать инструменты для решения необходимых задач
• Опыт коммерческой ML-разработки
• Глубокое знание Python, SQL (MS SQL/ PostgreSQL)
• Опыт разработки полного цикла ML решений: запрос данных, генерация и отбор фичей, выбор архитектуры ML решения, обучение ML моделей, проведение испытаний для оценки качественных показателей работы моделей.
• Опыт работы с High Load: уверенное знание методов оптимизации производительности высоконагруженных систем
• Знание Python для оптимизации производительности ML моделей
• Интерес к реальным прикладным задачам, нацеленность на результат

Будут большим плюсом:

• Кейсы по разработке ML-решения для Ритейл и FMCG компаний (модели прогнозирования продаж, автозаказы, клиентская аналитика, промо-калькуляторы и др.)
• Опыт работы с NoSQL базами данных (MongoDB, ElasticSearch, Redis)
• Опыт работы в команде backend разработки от 5 человек
• Опыт работы с Kubernetes

Основные задачи:

• Разработка ML решений для Ритейл и FMCG на Python (прогнозирование спроса, оптимизационные модели), участие в разработке продуктов и решений на стеке .NET Core, Python, PostgreSQL, EF Core
• Обеспечение KPI по целевым метрикам ML-решений
• Участие в принятии архитектурных решений и исследовательских задач
• Разработка методов тестирования моделей
• Роль наставника для младших сотрудников.