À propos du poste
Развитие моделей операционного прогнозирования для ритейла, включая прогноз спроса, курьеров, смен и другие задачи, влияющие на управление запасами и логистику. Роль предполагает полный цикл работы с данными и моделями — от построения пайплайнов до вывода решений в продакшн.
О команде
Команда операционных прогнозов занимается операционным прогнозированием в ритейле. Основные направления включают прогноз спроса, прогноз курьеров, золотые полки, прогноз смен и другие проекты, которые напрямую влияют на управление запасами и логистику.
Задачи
- Развивать и улучшать модели прогнозирования.
- Заниматься полным циклом: сбором и обработкой данных, feature engineering, выдвижением и проверкой гипотез, оценкой качества моделей на статистических и бизнес-метриках.
- Проектировать архитектуру ML-систем — от пайплайнов данных до продакшн-сервисов.
- Самостоятельно доводить решения до продакшна: писать промышленный код и создавать простые API-сервисы для интеграции моделей с внутренними системами.
- Общаться с заказчиками, формализовывать требования, предлагать и обосновывать новые подходы.
Требования
- Уверенное знание Python и стандартных DS-библиотек.
- Опыт работы с временными рядами и прогнозированием спроса или смежными задачами, понимание сезонности, интермиттентного спроса и иерархической структуры данных.
- Опыт построения архитектуры ML-систем и вывода моделей в продакшн, а не только в исследовательском режиме.
- Инженерные навыки: сбор и обработка данных, построение пайплайнов, работа с базами данных и SQL.
- Опыт разработки простых API-сервисов для интеграции моделей с другими системами.
Условия
Локация: РФ, РБ. Формат работы: гибрид или удалёнка. Занятость полная. Заработная плата обсуждается индивидуально.
Будет плюсом
- Опыт агентской разработки и использования ИИ-инструментов в повседневной работе.
- Опыт работы с gRPC: в команде сервисы принято делать на gRPC, HTTP почти не используется.