Python NN/ML engineer, D TRAIDING

Вакансія в ТОВ Д.ТРЕЙДІНГ

D.TRADING - торгівля енергетичними продуктами. Це клієнтоорієнтований бізнес, сфокусований на надійному постачанні та наданні якісних послуг в сфері енергоресурсів (електроенергія, природний газ, газовий конденсат, вугілля). 

Функції посади:

• Розробка та покращення архітектури нейронної моделі.
• Розробка описів алгоритмів завантаження та обробки даних, розрахунку факторів, моделей розрахунку витрат, моделей прогнозування та оцінки точності.
• Розробка скриптів Python, що реалізують ці алгоритми.
• Інтеграція розроблених скриптів на Python з ІТ-інфраструктурою аналітичного рішення.
• Тестування роботи скриптів на історичних та прогнозних даних та оцінка їх точності.
• Презентація (візуалізація) результатів роботи внутрішнім клієнтам.
• Аналіз та прогнозуванням комерційних і фізичних параметрів ринку енергоресурсів за допомогою NN/ML.
• Аналіз логістики товарних ринків, побудова та реалізація розрахунків нетбеків.
• Оновлення описів реалізації за результатами розробки та тестування розроблених скриптів, включаючи модель даних, довідник, ІТ-архітектуру, діаграму мережевої взаємодії, технічний проект, опис алгоритмів аналітичного рішення, опис реалізації.
• Побудова моделей прогнозування погодних даних (робота з time series).
• Тестування гіпотез торгових ідей та статистичний аналіз для їх підтвердження.

Вимоги до кандидатів: 

• Досвід комерційної розробки на Python.
• Знання більшості бібліотек Python з цього списку: PyTorch, Spark, Polars, Pandas, Numpy, SciKit-Learn, SQLALchemy, Matpotlib, Tornado, Keras, Tensorflow, psycopg2, Seaborn, plotly, Selenium.
• Досвід комерційної розробки на базі СУБД PostgreSQL.
• Знання математичної статистики, в тому числі розподілу ймовірностей, стохастичних процесів.
• Знання та досвід застосування сучасних методів аналізу даних, включаючи панельний та графічний аналіз даних, методи очищення, перетворення та нормалізації даних, методи інтерполяції та екстраполяції.
• Здатність формулювати та перевіряти гіпотезу за допомогою статистичних методів.
• Володіння MS Office (Excel, PowerPoint, Word, Outlook).
• Вища освіта.

Плюсом буде володіти наступними професійними навичками:

• Досвід роботи з AWS (SageMaker, Redshift, DMS, S3).
• Досвід роботи з СУБД PostgreSQL.
• Досвід роботи з BigData.
• Знання теорії та практики методів машинного навчання (Transformer NN, LSTM NN, NPL Models).
• Знання методів оцінки точності прогнозних моделей.
• Досвід розробки та підтримки нейронних мереж.
• Навички та досвід аналізу часових рядів, обробки часових даних, підготовки даних для моделювання часових рядів.

Ми надаємо:

• Гідний рівень доходу;
• Можливість отримати додатковий бонус за результатами власної діяльності;
• Можливість роботи за гібридним графіком - робота в офісі/дистанційна робота;
• Участь у цікавих проектах;
• Можливість навчання та професійного розвитку;
• Надання медичного страхування після закінчення тримісячного терміну;
• Навчання в Академії ДТЕК (онлайн курси, аудиторні тренінги, майстер-класи, закриті клуби, професійні спільноти).