Senior Data Scientist

Юзтех – группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, BigData, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков.

ГК Юзтех является технологическим партнером таких компаний, как Mail.ru, 2Gis, НЛМК, Еврохим, ГоИнвест, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет, Х5 retail Group, Газпромнефть, Леруа Мерлен, Ситилинк, Ланит, IBS. Также, ГК разрабатывает собственные IT-продукты (Usebus, Octopus, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны.

Приглашаем Senior Data Scientist присоединиться к команде Юзтех!

Задачи позиции: Ты будешь экспертом в команде, который превращает хаотичные данные о продажах, товарах, клиентах и внешних факторах в точные прогнозы. От точности этих моделей зависит, сколько продукта окажется на полках, когда и где — а значит, и успех всей компании.

Технологический стек:

• SQL (GreenPlum, Postgres)

• Python (проверка гипотез, EDA, автоматизация)

• Airflow (запуск и мониторинг дата-пайплайнов)

• Power BI (создание аналитических дашбордов)

• MS Power Point (презентации, отчёты для бизнеса)

• Miro (визуализация процессов, фасилитации, доски гипотез)

Основные обязанности:

Сбор и подготовка данных:

• Извлечение, очистка и агрегация данных из различных источников

• Построение пайплайнов загрузки и трансформации данных

Разработка моделей прогнозирования:

• Построение и тестирование моделей временных рядов

• Применение ML/MLP подходов

• Интеграция внешних факторов

Оценка и валидация моделей:

• Подбор метрик качества

• Проведение кросс-валидации и A/B тестирования.

• Оценка устойчивости модели к выбросам и сезонности.

Взаимодействие с командой:

• Совместная работа с продакт-менеджером над уточнением бизнес-гипотез.

• Участие в аналитике гипотез и приоритизации фичей.

• Поддержка и обучение бизнес-пользователей модели.

Что нужно (требования) - Must have в резюме:

• Опыт в Data Science / Machine Learning от 2 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.

• Обязательно опыт с временными рядами и прогнозированием.
• Знание статистических методов прогнозирования (ETS, ARIMA, наивные подходы), машинное обучение (бустинги, линейные регрессии и тп), плюс знание подходов глубинного обучения (RNN, LSTM, трансформеры и тп).

Обязательно: релевантный актуальный опыт в ритейле/логистике.

Плюсом будет:

• Опыт продакшн-разработки (не только исследования).

• Понимание, как устроены процессы в бизнесе, а не только в Jupyter Notebook.

• Опыт работы с процессами логистики.

• 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.

Мы предлагаем:

• Карьерную и профессиональную возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании
• Расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративный психолог
• Удаленную работу и гибкий график
• Необходимую технику для комфортной работы
• Обучение, сертификацию, Usetech English Club – онлайн изучение английского
• Доступ к Корпоративной библиотеке и к Корпоративному университету
• Внутрикорпоративные профильные коммьюнити
• Заботу о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни
• Геймифицированную программу лояльности: поверь, ты будешь восторге от нашего корпоративного магазина!
• Корпоративную жизнь: мы много работаем и классно отдыхаем