Мы в Telegram
Чем предстоит заниматься
- Прогнозировать спроса для товаров без истории продаж («новинок»): разрабатывать модели холодного старта на основе атрибутов товара, категории, характеристик продавца и информации об аналогах.
- Разрабатывать модели классификации спроса для регулярно продающихся товаров: предсказание наличия продаж в горизонте прогнозирования (нулевой / ненулевой спрос).
- Строить и поддерживать production-пайплайны для расчёта признаков, обучения и инференса моделей на больших объёмах данных.
- Оценивать качество моделей и их влияния на бизнес-метрики совместно с заказчиками.
Требования
- Уверенное знание классических ML-алгоритмов: линейных моделей, деревьев решений и градиентного бустинга, а также практический опыт их применения в production.
- Уверенное владение PySpark: обработка больших объёмов данных, оптимизация Spark-задач, понимание партиционирования, shuffle и особенностей распределённых вычислений.
- Уверенное владение оконными функциями в Spark SQL / SQL: расчёт лагов, скользящих агрегатов и ранжирований при работе с временными рядами.
- Опыт разработки и поддержки пайплайнов в Airflow.
- Уверенное владение Python.