Data Scientist

️ПерилаГлавСнаб — ваш надежный партнер в строительстве будущего!Мы работаем с 2008 года и являемся компанией полного цикла: производство, продажа комплектующих, монтаж лестничных ограждений, стеклянных перегородок, душевых кабин и облицовкой шахт лифта.

✅ 16 лет на рынке.

✅ 50+ реализованных проектов в Москве и области.

✅ Полный цикл услуг: от проектирования до сдачи «под ключ».

Наши принципы: Безопасность и соблюдение сроков.Индивидуальный подход к каждому клиенту. Высочайшие требования сначала к себе, а затем и к окружающим.

О проекте:
Мы ищем опытного Data Scientist для участия в проекте, связанном с прогнозированием спроса, динамическим ценообразованием и оптимизацией складских остатков. Цель проекта — повышение эффективности продаж, снижение логистических издержек и максимизация прибыли за счет внедрения ML-моделей и аналитических решений.

Мы предлагаем :

• Формат работы: удаленно или гибрид (по договоренности).
• Гибкий график, конкурентная зарплата (обсуждается индивидуально).
• Возможность влиять на ключевые бизнес-процессы компании.

Мы ожидаем от кандидата :

• Опыт в Data Science / Machine Learning от 3+ лет.
• Навыки: Python (Pandas, Scikit-learn, Statsmodels, TensorFlow/PyTorch — будет плюсом).
• Опыт работы с временными рядами (ARIMA, Prophet, LSTM).
• Знание методов оптимизации (линейное программирование, генетические алгоритмы, спектральный и корреляционный анализы ).
• Умение работать с SQL.
• Понимание бизнес-метрик (ROI, inventory turnover и др.).
• Умение работать с git будет плюсом

Чем предстоит заниматься:

• Разработка и внедрение моделей прогнозирования спроса (временные ряды, ML, ансамбли).
• Построение алгоритмов динамического ценообразования с учетом рыночных факторов и спроса.
• Оптимизация управления складскими остатками (минимизация дефицита и избытков).
• Анализ больших данных (продажи, поставки, рыночные тренды).
• Визуализация результатов и подготовка отчетов для бизнес-решений.
• Взаимодействие с отделами продаж, маркетинга и логистики.

Будет плюсом:

• Опыт в рознице, FMCG, e-commerce или логистике.
• Знание A/B тестирования и причинного вывода (Causal Inference).
• Опыт работы с ML-платформами (MLflow, Airflow).