Эксперт по машинному обучению и оптимизации в проекте интегрированного бизнес-планирования

Мы ищем DS в нашу команду. Ключевая задача — обучение предсказательных и оптимизационных моделей для различных сфер нашего бизнеса. Если вы умеете находить инсайты, строить ML-модели и уверенно взаимодействуете с бизнесом и ИТ-командами - присоединяйтесь!

Обязанности

• Участвовать в проекте по совместной разработке платформы интегрированного бизнес-планирования
• Представлять интересы компании Марс в оценке предоставленных вендором решений и эффективно взаимодействовать с внутренним стейкхолдером и внешней командой разработки
• Быть центром экспертизы, проектировать и реализовывать высоконагруженные алгоритмы прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов, а также применять оптимизационные методы
• Анализировать внутренние данные компании для оптимизации и совершенствования процессов и бизнес-стратегий
• Проводить оценку эффективности и точности новых источников данных и методов сбора данных
• Создавать другие ML-based сервисы, направленные на улучшение точности прогнозирования, оптимизации костов, увеличение прибыли
• Собирать и готовить данные из различных источников для дальнейшего анализа.
• Проводить первичный анализ данных: выявлять закономерности и аномалий, создавать визуализации.
• Разрабатывать и внедрять модели машинного обучения (включая регрессию, классификацию и кластеризацию), особый фокус на разработку моделей, связанных с временными рядами.
• Разрабатывать оптимизатор, основанный на линейной и смешанно-целочисленной оптимизации, LP, MILP
• Оценивать качество моделей, настраивать гиперпараметров и проводить кросс-валидации.
• Улучшать текущие подходы и изучать новые инструменты и алгоритмы.

Требования

• Отличное знание Python, опыт работы с Spark, Pyspark, SQL, работа с S3;
• Знание современных алгоритмов машинного обучения и оптимизации;
• Математическая статистика;
• Методы дискретной оптимизации, математическое программирование (LP, MILP, MIP);
• Инструменты оптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR;
• Решатели: Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK;
• Глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценки сложности
• Опыт разработки продуктового ML решения, начиная от анализа данных и заканчивая созданием прототипа: понимание архитектуры ML проектов, настройка пайплайнов данных, умение обернуть модель в базовый backend (FastAPI, Hug и другое), базовые навыки DevOps (умение работать с Docker, KubeFlow)
• Базовое понимание архитектуры web-приложений, backend-сервисов
• Опыт работы с жизненными циклами разработки вычислительной и программной инфраструктуры;
• Высокие навыки коммуникации и решения проблем, стремление к обучению
• Уровень английского языка - Intermediate

Будет плюсом

• Опыт работы с временными рядами: очистка, прогнозирование, кросс-валидация; подходы в моделировании: линейные модели, XGBoost, LightGBM, CatBoost, LSTM, Prophet, DeepAR;
• Желателен опыт в FMCG в Supply Chain, Demand Planning, Forecasting, ERP, APS, а также опыт работы в продуктовых командах (Agile, Scrum).