Data Scientist Middle+, Senior

Обязательные требования:
• Опыт в Data Science / Machine Learning от 2,5 лет;
• Умение четко оценивать сроки и реалистично подходить к постановке задач;
• Прагматизм: готовность искать рабочие решения, а не идеальные, но нереализуемые модели. • Ответственность: завершать проекты, а не бросать их на полпути;
• Глубокое знание Python, SQL и PySpark. Разработка ETL-процессов для обработки больших данных (чтение, трансформация, агрегация, запись). Оптимизация Spark-запросов (партиционирование, кэширование, работа с broadcast-переменными);
• Знание основных ML-фреймворков (Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch);
• Опыт работы с данными: обработка, анализ, feature engineering;
• Общительность и неконфликтность – умение работать в команде и эффективно коммуницировать с коллегами;

Дополнительные требования:
• Опыт продакшн-разработки (не только исследования);
• Понимание, как устроены процессы в бизнесе, а не только в Jupyter Notebook;
• Умение запускать ML-модели в PySpark: использование Spark MLlib для распределенного обучения, работа с PySpark Pandas UDFs для эффективного применения ML-моделей к большим данным;

Задачи на проекте:
• Поддерживать и развивать модели прогнозирования спроса. На данный момент их две: краткосрочная, для того чтобы снабжать магазины, а так же долгосрочная - для пополнения РЦ (с которых пополняются магазины);
• Примерно 70% времени занимает практическая ML-разработка: написание кода, проведение исследования и эксперименты;
• Остальные 30% времени уйдут на общение, подготовку презентаций и работу с требованиями;

Этапы отбора:
1. Интервью с рекрутером
2. Техническое интервью (2 ч)
3. Менеджерский этап (1 ч).

Описание проекта и команды:
Заказчик - крупный ритейлер.
Проект связан с прогнозированием спроса для пополнения магазинов и складов (временные ряды).