Напиши текст вакансии для должности "Data Science Team Lead". Название компании: "Газпром нефть". Расположение: Санкт-Петербург. График работы: Гибкий график. Опыт работы: От 3 до 6 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'SQL', 'Big Data', 'Docker', 'ML', 'Jenkins', 'Data Science', 'Machine Learning'

Мы разрабатываем Data Science решения в Дирекции Региональных продаж. Работаем над классическим ML задачами ритейла (моделирование промо, ценообразование, отток, лидскоринг, оптимизация ассортимента), но не только. Есть так же видео аналитика на АЗС и бензовозах, кредитный риск, немного NLP в чатботах. Мы хотим усилить направление создания рекомендательных систем прогнозирования спроса. Обязанности:  Технически лидировать команду Data Scientists в решении кейсов бизнеса по направлениям создания рекомендательных систем и/или прогнозирования спроса: от формулировки гипотез и определения метрик до внедрения в прод; Взаимодействовать с бизнес-заказчиками (погружаться в суть задачи и семантику данных, объяснять результаты простыми словами), системными и бизнес-аналитиками, архитекторами BI/DWH/Data Lake, DevOps, back- и front- разработчиками, специалистами информационной безопасности, смежными бизнес подразделениями для эффективной разработки и внедрения DS решений. Развиваться самому, развивать команду, участвовать во внутренних и внешних конференциях и семинарах, участвовать в наработке лучших практик и стандартов;  Требования, обязательно:  Хорошая математическая база с точки зрения глубокого понимания работы ML, алгоритмов, их настройки, умения объяснять простыми словами; Отличное владение Python в части анализа данных (pandas, numpy, statsmodels, sklean,xboost, fbprophet, catboost, lightgbm, sharp) и визуализации (seaborn, matplotlib, plotly); Уверенное знание SQL; Умение писать &quot;чистый код&quot; в git, понимание CI/CD, опыт работы в docker; Хорошие коммуникативные, лидерские навыки, быстрая обучаемость и способность вникать в новое; Английский язык (понимание профильных статей, документации, докладов); В качестве плюсов: доменный опыт в продажах, маркетинге, рознице или логистике, опыт внедрения DS решений в прод (тестирование, логирование, мониторинг), опыт проведения A/B тестов на практике, опыт работы с Hadoop, Hive,spark, опыт работы с инструментами BI, опыт создания решений на базе нейронных сетей, опыт работы с Confluence, Jira, Gitlab, Jenkins, Artifactiory.  Условия:  Современный agile офис в центре Санкт-Петербурга со спортзалом, капсулами сна, лекторием; Гибкий подход к графику (офис/дом); Расширенный ДМС со стоматологией; Корпоративное обучение, участие во внешних и внутренних конференциях; Карьерный рост в команде специалистов высокого уровня; Регулярное премирование; Мощные сервера для GPU работы;