Senior/Middle Data Scientist (Telemetry Time Series)

Разработка рек. систем по улучшению технологических режимов на заводах. Как правило, такие задачи сводятся к задаче регрессии табличных данных, а затем к задаче поиска оптимальных параметров, когда выпуск продукции станет максимальным. Подобное решение может приносить существенный экономический эффект и потребовать творческого подхода.

Международный холдинг «ЕвроХим» специализируется на производстве минеральных удобрений. «ЕвроХим» - это 26 000 человек, 25 стран, 75 предприятий.

• Проверка DS гипотез (PoC)
• Создание решений на основе алгоритмов ML (в том числе MVP)

• Умение сформулировать DS задачу, построить бейзлайн модели, сформировать бэклог DS гипотез, и по итогам проделанной работы сформировать понятный отчет.
• Глубокое понимание classic ML: Linear Regression (L1, L2), Logistic Regression, Decision Tree, Gradient Boosting, Random Forest, Support Vector Machine, ARIMA, Principal Component Analysis, k-means, DBSCAN и соответственно умеет применять их, использую библиотеки scikit-learn, CatBoost, XGBoost, lightGBM, statsmodels.
• Способность провести глубокий разведочный анализ данных: оценить влияние всех потенциальных параметров на целевую величину
• Способность оценить проблемы в данных и решить их.
• Знает и регулярно использует matplotlib, seaborn, plotly, pandas, numpy, scikit-learn, scipy, statsmodels.
• Способность проанализировать необходимую техническую документацию, выделить основные технологические параметры и ограничения для конкретной бизнес гипотезы.

Будет существенным плюсом знание DL, а также эрудиция по SOTA алгоритмам обработки многомерных временных рядов.

• Оформление c первого рабочего дня в аккредитованную ИТ-компанию в соответствии с нормами ТК РФ, социальные гарантии;
• Крупные проекты в компании–лидере отрасли;
• Возможность модернизировать процессы реального производственного бизнеса в команде сильнейших экспертов;
• Полис ДМС (включая стоматологию);
• Удаленная работа;
• Доступ к корпоративной OnLine библиотеке;
• Обучение в программах Корпоративного университета;
• Корпоративный спорт, конференции, культурные мероприятия