Науковий спеціаліст (прогнозування) @ Lingaro в Lingaro

Важливо: 

• 2+ роки професійного досвіду, у тому числі 1+ досвіду DS.
• Сильні навички програмування на Python, зокрема використання бібліотек Data Science та Data Engineering.
• Досвід роботи з методами аналізу даних, аналізу даних, статистики чи оптимізації.
• Розуміння та досвід застосування методів Data Science/Machine Learning до ланцюга постачання (виробництво, транспортування, складування, інвентаризація або стійкість)
• Досвід роботи з гнучким проектом (наприклад, Scrum, Kanban) ), включаючи структуру доставки CRISP-DM.
• Досвід роботи в ролі клієнта.
• Здатний застосовувати незалежні дослідження, збирати інформацію та давати рекомендації щодо вирішення проблем різного масштабу.
• Чудові навички спілкування.

Приємно мати:  

• знання інших мов програмування, наприклад SQL , R
• Досвід роботи в Spark (PySpark)
• Досвід програмування ООП на Python у контексті DS
• Досвід роботи в інших ІТ-ролях (Інженер даних, AI Вітається інженер, бізнес-аналітика). MS Azure, AWS
• Сильна статистична/математична підготовка
• Добре розуміння та досвід операційної реалізації моделей за допомогою віртуальних машин
• Досвід роботи в матричній організації

,[Людина, яку ми шукаємо, стане частиною команди Data Science & Optimization Team, яка працюватиме в рамках компетенції DS&AI. Особа відповідатиме за впровадження проектів E2E, від POC до масштабування існуючих рішень, здебільшого у сфері ланцюга поставок для компаній Top500 FMCG. , Обов’язки включають: , Розуміння бізнесу, Розуміння/підготовка даних, Моделювання, оцінка та розгортання рішень – за методологіями CRISP-DM., Досвід збирання бізнес-вимог, перетворення їх у технічний план, обробка даних, розробка функцій, перевірка гіпотез, трансформація аналізу завдань, обміну ноу-хау та роботи над проектами як SME у сфері ланцюга поставок, зокрема в проектах оптимізації. , Проактивний підхід до тих сфер, де потрібні вдосконалення, як-от пропозиції щодо вдосконалення існуючих конвеєрів (тести, підтримка та вдосконалення). , Створення проектних можливостей у бізнесі (створення прецедентів, розуміння потреб клієнтів, оновлення пропозицій, оновлення історій успіху). , Створення та дотримання стандартів для підвищення якості компетентності. ]

Вимоги: Python, SQL, Azure, інженерія даних, машинне навчання, Kanban, навички спілкування, PySpark, Spark, ООП, AI, AWS
Додатково: абонемент на спорт, бюджет на тренування, приватне медичне обслуговування.