#vacancy #MLE #MachineLearning #DemandPlanning #Python #TimeSeries #Forecasting #Pandas #ScikitLearn #PostgreSQL #Middle #Senior

Инженер машинного обучения / MLE (Demand Planning / Временные ряды / Прогнозирование спроса) 📈🤖

ID вакансии: RM-28_Gul
Ставка: до 300 000 руб. на руки в месяц.
Грейд: Middle+ / Senior.
Загрузка: Full-time (полная занятость).
Длительность: 3 месяца с опцией продления.
Формат: Удалённо.
Локация/Гражданство: РФ (предпочтительно) или РБ / РФ, РБ.
⏳ Срок актуальности вакансии: до 23.09.2026.
📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85% (аутстаффинговая позиция).
💬 Комментарий: заказчик отправляет своё устройство.
🏢 О компании: крупная ИТ-компания.
🧩 О проекте: платформа интегрированного планирования.

Ищем инженера машинного обучения (MLE) для работы над модулем Demand Planning в рамках платформы интегрированного планирования. Роль для специалиста уровня Middle+/Senior, который глубоко знает алгоритмы и структуры данных, уверенно владеет Python на уровне Senior, умеет проектировать высоконагруженные алгоритмы прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов. Предстоит отвечать за компоненты работы с данными и качество прогнозов.
🚀 Ключевые задачи:
Разработка и развитие модуля Demand Planning.
Проектирование и реализация высоконагруженных алгоритмов прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов.
Ответственность за компоненты работы с данными и качество прогнозов.
🎯 Обязательные требования (Hard Skills):
Алгоритмы и структуры данных (КРИТИЧНО!):
Глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценка сложности по Big O.
Python (КРИТИЧНО!):
Python (Senior уровень).
Анализ данных:
Библиотеки анализа данных: Pandas, Scikit-learn, Statsmodels.
Архитектура:
ООП и принципы проектирования вычислительных систем.
Базы данных:
SQL и реляционные базы данных (PostgreSQL).
Тестирование:
Юнит- и интеграционное тестирование, методология тестирования.
💡 Будет плюсом:
Математика и ML:
Математическая статистика и основы машинного обучения: линейные модели, Random Forest, LSTM.
Временные ряды (КРИТИЧНО для домена!):
Работа с временными рядами: очистка, прогнозирование, кросс-валидация.
Библиотеки градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM, CatBoost.
Глубокое обучение для временных рядов: LSTM, Prophet, DeepAR.
Инфраструктура:
Работа в Unix-подобных системах, понимание принципов CI/CD.
Оптимизация:
C / C++ для оптимизации критичных узлов системы.
Образование и сертификации:
Высшее техническое образование (математика, информационные технологии, физика, прикладные науки) или релевантный опыт.
Сертификации по Python, анализу данных, машинному обучению или архитектуре программного обеспечения.

📲 Контакт для отклика: @hrwomenpro (При отклике, пожалуйста, сразу присылайте актуальное резюме с акцентом на опыт работы с временными рядами, Python на уровне Senior и алгоритмами прогнозирования, пишите ID вакансии: RM-28_Gul и указывайте свою локацию (РФ/РБ))