Инженер Python NN/ML, D TRADING в ДТЕК, ТОВ, Енергетична компанія

Вакансия в ООО Д.ТРЕЙДИНГD.TRADING - торговля энергетическими продуктами. Это клиентоориентированный бизнес, сфокусированный на надежной поставке и предоставлении качественных услуг в сфере энергоресурсов (электроэнергия, природный газ, газовый конденсат, уголь). Функции должности: Разработка и улучшение архитектуры нейронной модели. затрат, моделей прогнозирования и оценки точности. Разработка скриптов Python, реализующих эти алгоритмы. Интеграция разработанных скриптов на Python с ИТ-инфраструктурой аналитического решения. .Анализ и прогнозированием коммерческих и физических параметров рынка энергоресурсов с помощьюNN/ML.Анализ логистики товарных рынков, построение и реализация расчетов нетбеков.Обновление описаний реализации по результатам разработки и тестирования разработанных скриптов, включая модель данных, справочник, ИТ-архитектуру, диаграмму сетевой , технический проект, описание алгоритмов аналитического решения, описание реализации. Построение моделей прогнозирования погодных данных (работа с timeseries). Тестирование гипотез торговых идей и статистический анализ для их подтверждения. Требования к кандидатам: Опыт коммерческой разработки на Python. :PyTorch,Spark, Polars,Pandas, Numpy, SciKit-Learn, SQLALchemy, Matpotlib, Tornado, Keras, Tensorflow, psycopg2, Seaborn, plotly, Selenium.Опыт коммерческой разработки на базе СУБД PostgreSQL.Знание математики , стохастических процессов.Знание и опыт применения современных методов анализа данных, включая панельный и графический анализ данных, методы очистки, преобразования и нормализации данных, методы интерполяции и экстраполяции.Способность формулировать и проверять гипотезу с помощью статистических методов.Владение MS Office (Excel, PowerPoint , Word, Outlook).Высшее образование.Плюсом будет обладать следующими профессиональными навыками:Опыт работы с AWS(SageMaker, Redshift, DMS, S3).Опыт работы сСУБД PostgreSQL.Опыт работы сBigData.Знание теории и практики методов машинного обучения (TransformerNN,LSTM ,NPLModels).Знание методов оценки точности прогнозных моделей.Опыт разработки и поддержки нейронных сетей.Навыки и опыт анализа временных рядов, обработки временных данных, подготовки данных для моделирования временных рядов.Мы предоставляем:Достойный уровень дохода;Возможность получить дополнительный бонус по результатам собственной деятельности; Возможность работы по гибридному графику - работа в офисе/дистанционная работа; Участие в интересных проектах; Возможность обучения и профессионального развития; Предоставление медицинского страхования по истечении трехмесячного срока; клубы, профессиональные сообщества).