Просмотр вакансии

Сегодня 02-07-2026 10:29
12.06.2026, 10:32

Специалист по машинному обучению и аналитике данных/Data Scientist

Работодатель: Марс

Марс

Город: Москва
Занятость: Полная, 5/2
Опыт работы: От 3 до 6 лет

Мы ищем Data science инженера в нашу команду. Ключевая задача — обучение предсказательных и оптимизационных моделей для различных сфер нашего бизнеса.

Что вы будете делать:

  • 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

Если вы умеете находить инсайты, строить ML-модели и уверенно взаимодействуете с бизнесом и ИТ-командами - присоединяйтесь!

Задачи:

  • Сбор, очистка и подготовка данных из различных источников для дальнейшего анализа.
  • Проведение первичного анализа данных: выявление закономерностей и аномалий, создание визуализаций.
  • Разработка и внедрение моделей машинного обучения (включая регрессию, классификацию и кластеризацию), особый фокус на разработку моделей, связанных с временными рядами.
  • Разработка оптимизатора, основанного на линейной и смешанно-целочисленной оптимизации, LP, MILP
  • Оценка качества моделей, настройка гиперпараметров и проведение кросс-валидации.
  • Участие в интеграции моделей в бизнес-процессы компании.
  • Подготовка аналитических отчетов.
  • Эффективное взаимодействие с представителями бизнеса и техническими командами.
  • Улучшение текущих подходов и изучение новых инструментов и алгоритмов.

Мы ожидаем:

  • Знание современных алгоритмов машинного обучения и оптимизации;
  1. математическая статистика и основы машинного обучения: линейные модели, Random Forest, LSTM;
  2. работа с временными рядами: очистка, прогнозирование, кросс-валидация; библиотеки градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM, CatBoost;
  3. глубокое обучение для временных рядов: LSTM, Prophet, DeepAR;
  4. методы дискретной оптимизации, математическое программирование (LP, MILP, MIP);
  5. инструментыоптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR;
  6. решатели: Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK;
  • Отличное знание Python, опыт работы с Spark, Pyspark, SQL, работа с S3;
  • 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:

  • Желателен опыт в FMCG в Supply Chain, Demand Planning, Forecasting, ERP, APS, а также опыт работы в продуктовых командах (Agile, Scrum).

Мы предлагаем:

  • Работа в международной компании с сильной культурой и возможностями для развития
  • Возможность влиять на стратегически важные решения бизнеса
  • Конкурентная зарплата, премии и бонусы
  • Гибридный формат работы (офис + удаленка)
  • Корпоративное обучение, доступ к глобальным best practices
  • Программы медицинского страхования и другие корпоративные льготы.

Адрес: Москва, Ленинградский проспект, 72к1

 

Откликнуться на вакансию

Дата
01.07 05.07
USD
2.9041 2.9062
EUR
3.3099 3.3096
RUB
3.7384 3.731
CNY
4.2854 4.2833
CHF
3.5871 3.5857
GBP
3.8437 3.85
PLN
7.6991 7.7059
Минск
Ночью: °C
Утром: °C
Днем: °C
Вечером: °C

Сейчас: Скорость ветра: 5-7 м/c Атм. давление: 758 мм.рт.ст Влажность: 90%

Спецпредложения