Тераплан — это платформа для решения сложных комбинаторных задач, с которыми сталкиваются крупные компании. Мы оптимизируем нетривиальные задачи связанные с производством и цепями поставок, планированием лётных экипажей и логистических систем.
Наши клиенты — крупные логистические компании, промышленные предприятия и авиакомпании.
Чем вам предстоит заниматься:
исследованием/проведением анализа данных и описанием его результатов (EDA), формированием пайплайнов, ETL, обучающими выборками;
исследованием и подготовкой признаков (feature engineering) на основе бизнес-данных: продажи, маркетинг, сезонность, акции, запасы и пр.;
разработкой модели прогнозирования спроса с использованием машинного обучения (временные ряды, градиентный бустинг, глубокое обучение и др.).
валидацией моделей с помощью метрик (MAE, RMSE, MAPE и др.) и кросс-валидацией;
участвовать в разработке ML-пайплайнов: очистка, агрегация, обучение, тестирование, развертывание;
работать со смежными командами для интеграции моделей и решений в промышленные бизнес-процессы;
проведением мониторинга качества работы созданных моделей.
Что мы ожидаем от будущего члена команды:
опыт работы с методами машинного обучения;
навыки программирования на Python (pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow);
уверенное владение инструментами Jupyter Notebook/JupyterLab/JupyterHub;
опыт работы с временными рядами (Prophet, ARIMA, SARIMA, LSTM, DeepAR и пр.);
опыт feature engineering в задачах прогнозирования или регрессии;
базовое умение работать с различными источниками данных, обрабатывать данные, готовить дата-сеты.
Будет плюсом:
опыт работы с инструментами оркестрации: Airflow/Dagster/Prefect и MLOps: MLFlow/ClearML;
опыт разработки на Java;
навыки построения production-ready моделей от исследования данных и формирования гипотез до внедрения в прод;
опыт работы с LLM моделями;
опыт работы с технологиями контейнеризации (Docker/Kubernetes).
Будем рады предложить вам:
конкурентный уровень заработной платы;
гибридный формат работы, возможность полной удалённой работы;
систему премирования за научные достижения, публикацию статей, регистрацию патентов и выступления на конференциях;
«Лекторий», в рамках которого приглашенные эксперты и наши специалисты на регулярной основе делятся профессиональным опытом из различных областей науки;