Требования:
- Свободное владение Python, включая оптимизацию кода для работы с высокочастотными данными
- Практический опыт реализации моделей на TensorFlow/PyTorch для задач прогнозирования последовательностей
- Знание методов ARIMA, SARIMAX, Prophet, LSTM, Transformer-архитектур
- Опыт работы с нестационарными, зашумленными данными и их предобработкой
- Умение визуализировать сложные зависимости в данных (Matplotlib/Plotly) и интерпретировать взаимосвязь