Middle Data Scientist

НЛМК - международная сталелитейная компания с активами в России, США и пяти странах Европы. Производство вертикально интегрировано, это позволяет контролировать всю цепочку создания металлопродукции от добычи сырья до финальной обработки и поставки стали потребителям. В рамках трехлетней стратегии компании мы планируем разработать и внедрить принципиально новые системы, учитывающие лучшие практики мирового опыта учета производства, в микросервисной архитектуре на современном стеке технологий. Сейчас мы в поиске Data Scientist ВАС ЖДЕТ: Анализ доступных источников данных, объективная оценка их качества, поиск способов работы с теми наборами, которые есть в наличии; Анализ специализированной и отраслевой литературы с целью обогащения моделей новыми признаками; Разработка полного пайплайна моделей машинного обучения (первичная обработка данных, обучение модели, анализ метрик, визуализация, внедрение в сервис, контроль деградации); Оперативное создание / доработка моделей под требования и приоритеты владельца продукта «без ТЗ»; Активное участие в тестировании и внедрении сервисов, использующих модели. МЫ ЖДЕМ ОТ ВАС: Знание методов математического моделирования, машинного обучения, статистики, оптимизации. Умение оперативно погрузиться в производственную задачу, изучить нюансы производства и технологий; Уверенное владение библиотеками Python (Numpy, Pandas, SciPy, Statsmodels), умение визуализировать данные seaborn, plotly; Опыт применения библиток машинного обучения XGBoost, CatBoost, Scikit-learn. Умение строить ансамбли моделей с использованием sklearn; Понимание пайплайна работы с временными рядами, владение библиотекам для генерации признаков, релевантный опыт; Опыт решения оптимизационных задач с использованием scipy, gurobipy и др.; Знание методов интерпритации black box моделей (SHAP, Monoforest) и умение применять их на практике будет плюсом; Опыт работы с TensorFlow (Keras) или PyTorch, знание основных архитектур нейросетей будет плюсом; Хорошее знание SQL. Опыт работы с Hadoop в качестве аналитика будет плюсом (Hive, Spark); Опыт работы с GitLab, Jira, Confluence. МЫ ПРЕДЛАГАЕМ: Лучшие практики мирового опыта учета производства, в микросервисной архитектуре на современном стеке. У нас технологическая платформа, на которой внедрено большинство сервисов управления жизненным циклом разработки; Договор ГПХ; Удаленный график работы; Конкурентный уровень заработной платы и ежегодная индексация; Возможность принять участие в интересных и сложных проектах с лучшими специалистами индустрии.