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

Что вы будете делать
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!

- 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.

Мы ожидаем
- 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).

Работать в Mars — здорово! Узнайте, что вас ждёт в нашей команде. Чтобы вы могли расти и развиваться вместе с нами
- Корпоративная культура С заботой и уважением к каждому сотруднику
- Помощь в построении карьеры Учитываем твои профессиональные интересы, используя лучшие инструменты и передовой опыт
- Конкурентная заработная плата Годовые премии и ежегодный пересмотр заработной платы (с учетом рыночной ситуации и индивидуальной результативности сотрудника)
- Расширенный ДМС Для тебя и членов семьи, включая стоматологию
- Корпоративная программа По софинансированию.