Header: Data Scientist в команду прогнозирования спроса Яндекс.Маркета
Description: Сервис покупок появился на Яндекс.Маркете в 2018 году. За это время мы помогли выбрать и купить товар 6 млн пользователей, а наш ассортимент расширился до 2 млн наименований товаров. Наша команда следит за тем, чтобы нужные товары всегда были на складе, а склад при этом не был перегружен. А еще мы помогаем другим командам Маркета строить тактические прогнозы, проводить акции и решать задачи, связанные с локальными оптимизациями, бенчмарками, adhoc- и высоконагруженными моделями.
Requirements: • отлично знаете матстат и тервер
  • умеете работать с данными на Python и SQL, знакомы с популярными библиотеками для машинного обучения;
  • разбираетесь в устройстве методов ML, применяли их для решения бизнес-задач
  • умеете строить надежные пайплайны данных
Tasks: • собирать и анализировать данные для решения задач прогнозирования
  • реализовывать ML-модели от стадии оценки прототипов до внедрения в продакшен
  • оптимизировать и ускорять узкие места пайплайна данных
Pluses: • работали с технологиями MapReduce, Hadoop
  • разворачивали высоконагруженные модели в продакшене
  • хорошо знакомы с BI-инструментами Tableau, Power BI
Hashtags: #аналитика #ML
Raw text: Data Scientist в команду прогнозирования спроса Яндекс.Маркета🎚
  
  Сервис покупок появился на Яндекс.Маркете в 2018 году. За это время мы помогли выбрать и купить товар 6 млн пользователей, а наш ассортимент расширился до 2 млн наименований товаров. Наша команда следит за тем, чтобы нужные товары всегда были на складе, а склад при этом не был перегружен. А еще мы помогаем другим командам Маркета строить тактические прогнозы, проводить акции и решать задачи, связанные с локальными оптимизациями, бенчмарками, adhoc- и высоконагруженными моделями.
  
  Мы ждем, что вы:
  • отлично знаете матстат и тервер
  • умеете работать с данными на Python и SQL, знакомы с популярными библиотеками для машинного обучения;
  • разбираетесь в устройстве методов ML, применяли их для решения бизнес-задач
  • умеете строить надежные пайплайны данных
  
  Что нужно делать:
  • собирать и анализировать данные для решения задач прогнозирования
  • реализовывать ML-модели от стадии оценки прототипов до внедрения в продакшен
  • оптимизировать и ускорять узкие места пайплайна данных
  
  Будет плюсом, если вы:
  • работали с технологиями MapReduce, Hadoop
  • разворачивали высоконагруженные модели в продакшене
  • хорошо знакомы с BI-инструментами Tableau, Power BI
  
  https://ya.cc/t/l5GN5YQDSxBaK
  
  #аналитика #ML