Вакансия - Data Scientist,

Специальность: Data Scientist

Режим работы:

Регион: Москва МО

Дополнительная информация: г Москва

Специальность: Data Scientist

Тип занятости:

График работы: Полный рабочий день

Профобласть: Информационные технологии, телекоммуникации, связь

Мы — операционный центр одного из крупнейших банков России. Каждый день через нас проходят миллионы задач: от клиентских обращений до внутренних банковских процессов. За этим стоят тысячи сотрудников, сложная логистика распределения нагрузки и ответственность за качество обслуживания на масштабе, который мало кто видел изнутри. Мы строим систему, которая позволит предвидеть будущее — в буквальном смысле. Задача, которую вы будете решать Нам нужно точное почасовое прогнозирование входящего потока задач на горизонт 90 дней . Это: - Тысячи типов задач с разными паттернами сезонности, аномалиями и зависимостями - Миллионы событий в обучающей выборке - Бизнес-критичная точность: ошибка прогноза напрямую влияет на укомплектованность смен и качество обслуживания клиентов Обязанности Проектировать и обучать модели прогнозирования временных рядов на промышленном масштабе (тысячи рядов, миллионы наблюдений) Исследовать и применять подходы: от классических (ARIMA, Prophet, ETS) до современных (TFT, N-BEATS, LightGBM с лаговыми признаками, нейросетевые архитектуры) Решать задачи иерархического прогнозирования: согласовывать прогнозы по типам задач, подразделениям и временным горизонтам Разрабатывать пайплайны feature engineering с учётом календарных эффектов, праздников, внешних факторов Строить систему мониторинга качества прогнозов и автоматического переобучения Работать в команде из нескольких DS-разработчиков Требования Опыт промышленной разработки ML-систем от 3 лет Глубокая экспертиза в прогнозировании временных рядов: вы знаете не только как обучить Prophet, но и почему он ошибается Уверенное владение Python: pandas, numpy, scikit-learn, одна или несколько из: statsmodels, sktime, darts, NeuralForecast Понимание метрик качества прогнозов (MAPE, WAPE, sMAPE, pinball loss) и умение выбирать правильную под задачу Опыт работы с большими объёмами данных (десятки миллионов строк и выше) Навыки работы с Git, умение писать читаемый, поддерживаемый код Условия Что мы предлагаем · Задачу, которая не даст скучать: масштаб, сложность и прикладной результат — всё в одном месте · Команду: несколько сильных DS-разработчиков, с которыми можно расти и спорить про архитектуру · Влияние: ваши модели определяют, как банк планирует нагрузку на тысячи сотрудников · Конкурентный уровень дохода — обсуждается индивидуально по итогам интервью · Гибридный формат работы · ДМС, корпоративное обучение, доступ к внутренним платформам и данным Процесс отбора 1. Скрининг резюме 2. Техническое интервью (разбор подхода к задаче прогнозирования, вопросы по ML и инженерии) 3. Финальное интервью с командой и руководителем Если вы давно искали задачу, где временные ряды — это не игрушечный датасет, а живая, сложная и важная система — вы нашли её. Откликайтесь. Будем рады познакомиться.

Размещение: 2026-04-10

Источник: Вакансия интернет ресурса