ML-аналитик
Зарплата не указана
Мы предлагаем:
- Работу в крупной стабильной Компании - лидере рынка;
- Официальное оформление по ТК РФ в штат Компании на бессрочной основе;
- График работы 5/2 с 9:00 до 18:00;
- Гибкий формат работы: возможность работы удаленно, если вы находитесь в другом регионе РФ;
- Конкурентоспособную заработную плату: оклад + годовую премию;
- Возможности профессионального развития и карьерного роста.
Вам предстоит:
- Проектирование баз данных: создание структуры хранения данных, сборка и объединение разрозненных источников (показания датчиков, журналы систем, внешние параметры) в единые аналитические витрины.
- Исследование массивов данных: проведение детального разведочного анализа (EDA), выявление аномалий, расчет корреляций, взаимных влияний и лаговых эффектов между параметрами.
- Прогнозное моделирование: разработка, валидация и калибровка моделей машинного обучения для прогнозирования целевых показателей технологического процесса.
- Применение Байес-методов: построение вероятностных моделей для оценки рисков и доверительных интервалов в условиях неполноты информации или высокой зашумленности данных.
- Образование: оконченное высшее образование по направлениям: Прикладная математика, Математическая статистика, Компьютерные науки, Мехмат, Физтех (приоритет выпускникам сильных математических школ — МГУ, МФТИ, НИУ ВШЭ, СПбГУ, НГУ и профильных технических вузов).
- Стаж: от 1 до 3 лет коммерческого опыта в сфере анализа данных, Data Science или прикладного математического моделирования.
- Опыт успешного объединения разрозненных и «грязных» массивов данных в единую консистентную базу.
- Практический опыт решения задач прогнозирования и поиска корреляционных/причинно-следственных связей на реальных данных.
- Языки программирования: уверенный Python (библиотеки NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, Statsmodels).
- Байесовский анализ: практические навыки работы с вероятностным программированием (PyMC, Stan, ArviZ, MCMC-сэмплирование, байесовская регрессия).
- Машинное обучение и матстатистика: владение алгоритмами прогнозного моделирования, анализом временных рядов, методами градиентного бустинга (CatBoost, LightGBM), корреляционным и факторным анализом.
- Базы данных и работа с данными: уверенный SQL (сложные агрегации, оконные функции, CTE), навыки проектирования архитектуры реляционных/аналитических БД (PostgreSQL, ClickHouse), понимание принципов нормализации и денормализации данных.
- Инженерия данных: базовые навыки объединения разнородных источников, построения витрин данных и автоматизации выгрузок.
О компании
🥩🐔🌾 Мы объединяем сельское хозяйство, производство и логистику в одной большой системе. Поэтому у нас есть работа не только на предприятиях, но и в офисных подразделениях — от производства и транспорта до IT, финансов, закупок и управления персоналом.
Производство и рабочие профессии
На предприятиях нужны операторы линий, упаковщики, транспортировщики, подсобные рабочие, контролеры, мастера, механики, водители и специалисты других производственных направлений. Для части вакансий опыт не требуется — например, можно начать с позиции транспортировщика, укладчика-упаковщика или подсобного рабочего.
Для сотрудников производства предусмотрены обучение, спецодежда и корпоративный транспорт до отдельных площадок.
Есть вакансии и для специалистов
💻 В офисах и функциональных подразделениях работают аналитики, финансисты, юристы, IT-специалисты, маркетологи, менеджеры по закупкам, логисты, HR и инженеры. Сейчас среди вакансий есть бизнес-аналитики, DevOps-инженеры, специалисты по документообороту, финансовые контролеры и другие позиции.
Начало карьеры
Студенты могут совмещать обучение с практикой и проектной работой. Мы предлагаем стажировки, производственную практику, дуальное обучение и участие в кейс-чемпионатах. Для некоторых молодых специалистов предусмотрены оплачиваемое проживание и помощь при переезде.
Что получит сотрудник
Официальное оформление, белая заработная плата с выплатами два раза в месяц, оплачиваемые отпуска и больничные входят в условия работы. Для развития доступны дополнительное обучение, профессиональные программы и возможности перехода на новые должности внутри компании.
Вакансии открыты в Москве и регионах России — можно выбрать направление в производстве, сельском хозяйстве, логистике или офисной работе в зависимости от опыта и профессиональных интересов.
*Демонстрационный профиль — компания ещё не зарегистрирована
