Junior Data Scientist

Як Junior Data Scientist групи Demand Planning and Inventory Management, ви приєднаєтесь до команди Лабораторії Штучного Інтелекту та Інновацій та будете працювати над створенням лінійки продуктів систем підтримки прийняття рішень (далі СППР) для планування попиту і управління запасами в великому роздрібному ритейлі. Вашим основним завданням буде розробка та вдосконалення моделей машинного навчання, що прогнозують попит та допомагають оптимізувати управління запасами.

Місія команди:

Лабораторія Штучного Інтелекту та Інновацій створена з метою автоматизації бізнес-процесів компанії і націлена на побудову єдиної системи обчислень задля підвищення швидкості, точності, зрозумілості та повноти продуктів математичного моделювання.

Ми спираємося на такі ключові концепти як:

• мікросервісна архітектура
• безперервна розробка та інтеграція (CI/CD)
• розподілена інфраструктура
• CRISP-DM
• API-first підхід

Фокусом лабораторії є робота з різними джерелами даних. До прикладів завдань, які вирішує команда, можна віднести наступні:

• пошук взаємозалежностей та інжиніринг метрик
• побудова структурованих алгоритмів для вирішення задач прогнозування попиту
• моделювання ROI нових об'єктів
• оптимізація в ланцюгу постачань
• розробка підсистем стратегічного та тактичного планування.
• визначення персональних вподобань гостя
• ad-hoc генерація миттєвих маркетингових програм
• прогнозування акційних продаж
• автоматизація ціноутворення

Основні обов'язки:

• розробка та вдосконалення моделей машинного навчання для прогнозування попиту та оптимізації управління запасами

Вимоги :

• знання вищої математики, базової статистики та теорії ймовірностей: перевага віддається освіті, пов'язаній з комп'ютерними науками
• знання основ машинного навчання (ML)
• боротьба з перенавчанням, валідація, метрики, тюнинг гіперпараметрів, знання задач та відповідних моделей машинного навчання (класифікація, регресія, кластеризація і т.д.).
• володіння Python 3.х
• володіння базовим DS / ML інструментами для аналізу та візуалізації даних (scientific Python toolkit - numpy, pandas, scikit-learn, jupyter, seaborn, plotly, etc.)
• знання SQL, вміння відрізнити його від sales qualified lead

Буде плюсом:

• досвід роботи з Deep Learning фреймворками (Keras / Tensorflow / PyTorch)
• сертифіковане закінчення курсів ML / AI (Coursera, EDX і т.д.)
• участь в змаганнях та хакатонах з машинного навчання (Kaggle, CrowdANALYTIX, AnalyticsVidhya, Zindi, etc.)
• розуміння тонкощів роботи з часовими рядами та послідовностями (STL декомпозиція, стаціонарність, особливості часової валідації, бектестинг, Arima, RNN, etc.)
• інтерпретація передбачень моделі (shap, LIME, Eli5, pdp/ale візуалізації, etc.)

Ми пропонуємо:

• роботу над проектом великої складності та з широким набором технологій і методів
• професійну команду розумних, допитливих та залучених колег
• майданчик для перевірки найсміливіших та най-різнорідних гіпотез
• бюджет на навчання новому (курси, конференції, тощо)
• комфортний та сучасний офіс на лівому березі Дніпра (ТЦ Silver Breeze)
• можливість віддаленої роботи