Работа в России, вакансия - Data science& machine learning специалист • Алматы - id401

Крупнейший в Казахстане Онлайн-супермаркет MagnumGO является частью большой семьи Kaspi.kz. Мы начали свою работу в 2021 году, за это время запустили 10 больших складов, улучшили сервис по доставке продуктов, и сейчас доставляем более 50 тысяч заказов ежедневно в пяти крупнейших городах Казахстана.

ОБЯЗАННОСТИ

• Разрабатывать и имплементировать ML-модели для оптимизации процессов управления складами, включая прогнозирование спроса и персонала, оптимизацию товаропотоков и управление запасами
• Создавать предиктивные модели для улучшения доставки клиентских заказов, включая маршрутизацию, оптимизацию логистических процессов и снижение времени доставки
• Анализировать данные операционных систем, выявлять закономерности и возможности для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов
• Взаимодействовать с ИТ-продуктовыми командами для внедрения разработанных моделей в production-среду и мониторинга их производительности
• Проводить эксперименты, валидировать гипотезы, измерять влияние внедренных решений на ключевые метрики бизнеса
• Участвовать в совершенствовании качества данных, архитектуры хранилищ данных и pipeline-ов обработки информации.

ТРЕБОВАНИЯ

• 2+ года опыта разработки и развертывания ML-моделей в production-среде
• Машинное обучение: supervised/unsupervised learning, градиентный бустинг, нейронные сети, ensemble
• Python: scikit-learn, pandas, numpy, XGBoost, TensorFlow/PyTorch
• SQL и БД (PostgreSQL, MySQL) сложные аналитические запросы
• Data Engineering: ETL/ELT, облачные хранилища (AWS S3, GCS)
• Git, CI/CD, Docker
• Инструменты анализа и визуализации (Jupyter, Tableau, Power BI)
• Опыт работы с кросс-функциональными командами, умение коммуницировать результаты
• Проактивность, самостоятельность, управление проектами
• Понимание e-commerce и логистики приветствуется.

ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ

• Работа в быстрорастущем E-commerce влияние на стратегические решения через data-driven insights
• График 5/2, 9:00–18:00 удалённая работа после испытательного срока (3 мес)
• Современные инструменты, облачные сервисы (AWS, Google Cloud), вычислительные ресурсы
• Отсутствие дресс-кода, профессиональное развитие.