Ищем Middle DS Developer в команду, которая занимается анализом технологических процессов, выявлением закономерностей и аномалий, прогнозированием и оптимизацией нагрузки на ресурсы.
В роли предстоит не только строить модели, но и доводить разработанные решения до production: интегрировать их в существующую инфраструктуру, анализировать результаты и формировать рекомендации для принятия решений.
Чем предстоит заниматься:
- Анализировать данные и технологические процессы, выявлять закономерности и аномалии.
- Разрабатывать и настраивать ML-модели для прогнозирования и оптимизации нагрузки на ресурсы.
- Работать с временными рядами и задачами прогнозирования.
- Разрабатывать решения для обнаружения аномалий.
- Применять графовые методы и алгоритмы для анализа взаимосвязей между объектами.
- Интерпретировать результаты работы моделей и готовить отчёты с выводами и рекомендациями.
- Интегрировать разработанные ML-решения в production-среду.
- Участвовать в проектной деятельности команды и развитии DS-решений.
Что важно:
- От 1,5 лет опыта работы в Data Science / ML на аналогичной позиции.
- Уверенное владение Python.
- Практический опыт работы с pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn.
- Опыт построения и настройки моделей для временных рядов: ARIMA, SARIMA, LSTM и аналогичные подходы.
- Опыт решения задач по выявлению аномалий: Isolation Forest, автоэнкодеры, статистические методы и др.
- Опыт работы с графами и соответствующими библиотеками: NetworkX, PyTorch Geometric или аналогами.
- Понимание алгоритмов на графах: поиск кратчайших путей, кластеризация, выделение сообществ.
- Опыт работы с PyTorch, TensorFlow / Keras для задач временных рядов и выявления аномалий.
- Знакомство с подходами Reinforcement Learning для задач оптимизации.
- Понимание полного цикла работы ML-модели: от анализа данных и построения модели до её интеграции в production.
Будет плюсом:
- Опыт работы с большими объёмами данных.
- Опыт внедрения ML-моделей в production.
- Опыт оптимизации вычислительных процессов и использования ML для управления ресурсами.
- Понимание принципов построения ML-пайплайнов и взаимодействия моделей с backend-инфраструктурой.
Мы предлагаем: - Стабильную заработную плату;
- Удаленный формат работы;
- Возможность напрямую влиять на развитие продукта;
- Полностью собственный продукт без аутсорса и внешних подрядчиков;
- Сильную продуктовую команду: разработка, дизайн, тестирование, продукт и собственное AI-направление;
- Минимум бюрократии и быстрые решения;
- Возможность участвовать в развитии продукта федерального масштаба;
- Профессиональный рост вместе с развитием платформы.