Требования:
- Опыт работы в ML от 3 лет, а именно с задачами прогнозирования временных рядов;
- Знание и понимание классических алгоритмов машинного обучения (линейные/логистические модели, деревья решений, ансамбли и др.);
- Опыт разработки полного цикла моделей машинного обучения с учетом бизнес-ценности;
- Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения: numpy, scipy, pandas, scikit-learn;
- Опыт работы с моделями градиентного бустинга: CatBoost, LightGBM и др.;
- Опыт работы с SQL базами данных и написание SQL-запросов (PostgreSQL, MS SQL, MySQL и др.);
- Навыки работы с Git, AirFlow, Docker.
Будет плюсом:
- Знание и опыт применения нейронных сетей в задачах временных рядов.
Чем предстоит заниматься:
- Улучшение существующих моделей прогнозирования;
- Разработка и тестирование новых архитектур и подходов;
- Формулировка и проверка гипотез, прототипирование решений;
- Вывод моделей в production на Python;
- Взаимодействие с продуктовыми и бизнес-командами.