Data Scientist
Лабораторія Штучного Інтелекту та Інновацій створена з метою автоматизації бізнес-процесів компанії і націлена на побудову єдиної системи обчислень задля підвищення швидкості, точності, зрозумілості та повноти продуктів математичного моделювання. Ми спираємося на такі ключові концепти, як:
- мікросервісна архітектура; 
- безперервна розробка та інтеграція (CI/CD);
- розподілена інфраструктура;
- CRISP-DM;
- API-first підхід.

Фокусом лабораторії є робота з різними джерелами даних. До прикладів завдань, які вирішує команда, можна віднести наступні:
- пошук взаємозалежностей та інжиніринг метрик;
- побудова структурованих алгоритмів для вирішення задач прогнозування попиту;
- моделювання ROI нових об’єктів;
- оптимізація в ланцюгу постачань;
- розробка підсистем стратегічного та тактичного планування;
- визначення персональних вподобань гостя;
- ad-hoc генерація миттєвих маркетингових програм;
- прогнозування акційних продаж - автоматизація ціноутворення.

Основні обов’язки:
- розробка та вдосконалення моделей машинного навчання для прогнозування попиту та оптимізації управління запасами.

Вимоги:
- досвід роботи на аналогічній посаді від 2х років;
- впевнене знання теоретичних аспектів машинного навчання - боротьба з перенавчанням, валідація, метрики, підбір гіперпараметрів, інтерпретація результатів, плюси/мінуси різних підходів та моделей - та відповідний практичний досвід;
- володіння Python 3.х, знання VCS (git);
- впевнене володіння DS / ML інструментами для аналізу та візуалізації даних (scientific Python toolkit - numpy, pandas, scikit-learn, jupyter-tools, seaborn, plotly, etc.);
- досвід роботи з Deep Learning фреймворками (Keras / Tensorflow / PyTorch);
- знання SQL, вміння відрізнити його від sales qualified lead;
- критичне мислення, вміння працювати як самостійно, так і у команді;
- знання вищої математики, статистики та теорії ймовірностей (перевага віддається освіті, пов'язаній з комп'ютерними науками).

Буде плюсом:
- big data / out-of-core learning стек (pyspark, vaex, dask, apache beam, etc.); 
- вас не лякають об'єми даних, що більше, ніж вміщується на сторінку Excel;
- розуміння тонкощів роботи з часовими рядами та послідовностями (STL декомпозиція, стаціонарність, особливості часової валідації, бектестинг, Arima, RNN, etc.);
- знання сd4ml практик (пайплайни, валідація даних, автоматизація тренування, версіонування моделей та датасетів, візуалізація метрик, робота з cloud - DVC, neptune.ai, wandb, і т.д.);
- імплементація наукових статей у код: ArXiv/ResearchGate стаття -> prototype_finally_works.ipynb / even_in_py_file_with_cli.py;
- сертифіковане закінчення курсів ML / AI (Coursera, EDX і т.д.);
- перемоги в змаганнях та хакатонах з машинного навчання (Kaggle, CrowdANALYTIX, AnalyticsVidhya, Zindi, etc.);
- досвід написання мікросервісів;
- досвід написання ML бібліотек (open-source/commercial).

Ми пропонуємо:
- роботу над проектом великої складності та можливість самому впливати на технологічний стек та вдосконалювати його;
- професійну команду розумних, допитливих та залучених колег;
- майданчик для перевірки найсміливіших  гіпотез;
- бюджет на навчання новому (курси, конференції, тощо);
- комфортний та сучасний офіс на лівому березі Дніпра (ТЦ Silver Breeze);
- можливість віддаленої роботи.
TemaBit Fozzy Group