6428 - Активный запрос: Data Scientist, Middle+, Senior ❗️ — 22 июня 2026 г. в 07:09:32.951

6428 - Активный запрос: Data Scientist, Middle+, Senior ❗️ 🔥 Важно! Срок подачи кандидатов до 25.06.2026 10:00 - Рейт: 2125.0 - Локация: РФ и РБ - Часовой пояс: МСК - Формат работы: Удаленно - Особые условия: Рассматриваются только штатные специалисты. При направке резюме обязательно указывать ФИО и дату рождения для проверки специалиста по внутренней базе клиента. Также необходимо указывать в какие сроки готов стартовать. Разница во времени с Мск по локации специалиста не более +/- 2 часа. - Проект: Заказчик - крупный ритейлер. Проект связан с прогнозированием спроса для пополнения магазинов и складов (временные ряды). - Длительность: До 6 месяцев 📌 Основные задачи: - 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. ✅ 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. 📩 Просьба предоставлять CV вместе с ФИО, рейтом, локацией (страна + город) и оценкой +/- по требованиям. ✉️ Писать в Max