MachineLearning

#vacancy #MLE #MachineLearning #DemandPlanning #Python #TimeSeries #Forecasting #Pandas #ScikitLearn #PostgreSQL #Middle #Senior Инженер машинного обучения / MLE (Demand Planning / Временные ряды / Прогнозирование спроса) 📈 🤖 ID вакансии: RM-28_Gul Ставка: до 300 000 руб. на руки в месяц. Грейд: Middle+ / Senior. Загрузка: Full-time (полная занятость). Длительность: 3 месяца с опцией продления. Формат: Удалённо. Локация/Гражданство: РФ (предпочтительно) или РБ / РФ, РБ. ⏳ Срок актуальности вакансии: до 23.09.2026. 📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85% (аутстаффинговая позиция). 💬 Комментарий: заказчик отправляет своё устройство. 🏢 О компании: крупная ИТ-компания. 🧩 О проекте: платформа интегрированного планирования. Ищем инженера машинного обучения (MLE) для работы над модулем Demand Planning в рамках платформы интегрированного планирования. Роль для специалиста уровня Middle+/Senior, который глубоко знает алгоритмы и структуры данных, уверенно владеет Python на уровне Senior, умеет проектировать высоконагруженные алгоритмы прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов. Предстоит отвечать за компоненты работы с данными и качество прогнозов. 🚀 Ключевые задачи: Разработка и развитие модуля Demand Planning . Проектирование и реализация высоконагруженных алгоритмов прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов. Ответственность за компоненты работы с данными и качество прогнозов. 🎯 Обязательные требования (Hard Skills): Алгоритмы и структуры данных (КРИТИЧНО!): Глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценка сложности по Big O . Python (КРИТИЧНО!): Python (Senior уровень) . Анализ данных: Библиотеки анализа данных: Pandas, Scikit-learn, Statsmodels . Архитектура: ООП и принципы проектирования вычислительных систем. Базы данных: SQL и реляционные базы данных ( PostgreSQL ). Тестирование: Юнит- и интеграционное тестирование , методология тестирования. 💡 Будет плюсом: Математика и ML: Математическая статистика и основы машинного обучения: линейные модели, Random Forest, LSTM . Временные ряды (КРИТИЧНО для домена!): Работа с временными рядами: очистка, прогнозирование, кросс-валидация. Библиотеки градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM, CatBoost . Глубокое обучение для временных рядов: LSTM, Prophet, DeepAR . Инфраструктура: Работа в Unix-подобных системах , понимание принципов CI/CD . Оптимизация: C / C++ для оптимизации критичных узлов системы. Образование и сертификации: Высшее техническое образование (математика, информационные технологии, физика, прикладные науки) или релевантный опыт. Сертификации по Python, анализу данных, машинному обучению или архитектуре программного обеспечения. 📲 Контакт для отклика: @hrwomenpro (При отклике, пожалуйста, сразу присылайте актуальное резюме с акцентом на опыт работы с временными рядами, Python на уровне Senior и алгоритмами прогнозирования, пишите ID вакансии: RM-28_Gul и указывайте свою локацию (РФ/РБ))