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.

Сейчас мы в поиске DS в дата-команду в логистике, которая делает операционные и стратегические решения точными, быстрыми и обоснованными.

О команде:

Работаем с данными собственных логистических сервисов (WMS, YMS и др.) и строим дата-продукты, помогающие складам и магазинам становиться эффективнее. В команде четыре направления:

BI — прозрачность процессов, системная отчётность, контроль продуктивности и KPI.

DE — техническое ядро, доставка стабильных и консистентных данных из систем.

DS — оптимизация логистики с помощью ML (например, умный контроль поставок, умный контроль сборок, предиктивное планирование ресурсов).

DA — проверка гипотез, фича скоринг, расчёт эффекта от инициатив, замер результатов и прогнозирование объёмов на РЦ и в магазины.

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.

Наша цель — построить умную, гибкую систему прогнозирования спроса, которая помогает бизнесу:

• не терять деньги из-за дефицита товара (out-of-stock)
• не «замораживать» деньги в излишках (overstock)
• быстрее принимать решения на основе данных

Итак, вам предстоит:

• Сбор и подготовка данных:

1. Извлечение, очистка и агрегация данных из различных источников
2. Построение пайплайнов загрузки и трансформации данных

• Разработка моделей прогнозирования:

1. Построение и тестирование моделей временных рядов
2. Применение ML/MLP подходов
3. Интеграция внешних факторов

• Оценка и валидация моделей:

1. Подбор метрик качества
2. Проведение кросс-валидации и A/B тестирования.
3. Оценка устойчивости модели к выбросам и сезонности.

• Взаимодействие с командой:

1. Совместная работа с продакт-менеджером над уточнением бизнес-гипотез.
2. Участие в аналитике гипотез и приоритизации фичей.
3. Поддержка и обучение бизнес-пользователей модели.

Мы будем рады рассмотреть вашу кандидатуру, если у вас есть:

• 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).

Будет плюсом:

• 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!
• Корпоративная жизнь: мы много работаем и классно отдыхаем.