Санкт-Петербург, Дегтярный переулок, 11Б
Метро: Площадь Александра Невского 1Мы занимаеимся развитием культуры, методов, инструментов и технологий продвинутой аналитики и искусственного интеллекта для эффективного решения аналитических задач бизнеса в блоке логистики, переработки и сбыта.
Нам нужен сильный ml - инженер
Обязанности:
Принимать и уточнять бизнес‑запросы от подразделений и трансформировать их в ML‑задачи: определять целевую переменную, горизонт прогноза, критерии успеха, ограничения по данным и срокам
Самостоятельно формировать требования к данным и взаимодействовать с бизнес-заказчиками и инженерами данных
Выгружать и подготавливать данные: писать SQL‑запросы (JOIN, GROUP BY, HAVING, подзапросы, оконные функции)
Выполнять feature engineering
Подбирать и обучать модели под тип задачи
Организовывать корректную валидацию
Оценивать качество моделей с учётом бизнес‑контекста
Готовить техническую документацию
Обеспечивать воспроизводимость экспериментов: структурировать код в Jupyter Hub/Google Colab, использовать Git для контроля версий, фиксировать параметры и шаги предобработки.
Участвовать во внедрении решения: передавать модель и пайплайны ML‑инженерам или разработчикам, готовить спецификации и инструкции по эксплуатации, помогать с интеграцией в существующие процессы.
Настраивать регулярный мониторинг качества модели
Вести внутреннюю коммуникацию по статусу задач: фиксировать этапы работы, риски, зависимости и сроки, своевременно информировать о необходимости досбора данных или корректировки требований
Требования:
Опыт решения задач классического ML — регрессии, классификации, кластеризации, прогнозирования временных рядов. Понимание, как работают и когда применять: линейные модели, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг. Понимание метрик качества под разные задачи (precision, recall, F1, ROC-AUC, MAPE).
Библиотеки python для анализа данных и решения ML задач: pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels, sklearn, градиентный бустинг (catboost, lightgbm, xgboost), prophet.
Опыт работы с matplotlib или seaborn для визуализации, умение интерпретировать и понятно презентовать результаты.
Написание SQL запросов с JOIN, агрегации GROUP BY, HAVING, подзапросы.
Условия:
Санкт-Петербург
до 120000 RUR
Газпром сеть АГЗС
Санкт-Петербург
до 120000 RUR
Санкт-Петербург
до 90000 RUR
Petr Diakovski
Санкт-Петербург
до 200000 RUR
Санкт-Петербург
до 180000 RUR
Санкт-Петербург
от 180000 RUR