Напиши текст вакансии для должности "Data Scientist (middle or senior)". Название компании: "РАБЛЗ". Расположение: Москва. График работы: Гибкий график. Опыт работы: От 3 до 6 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'Data Mining', 'SQL', 'Математическое моделирование', 'Spark', 'Pandas', 'Hive'

Наша компания разрабатывает аналитические решения для различных индустрий: системы предсказания спроса на товары для оффлайн-ритейлов, рекомендательные системы в банках, поисковые системы по товарам для онлайн-ритейлеров и многое другое. Мы активно развиваемся как в России (среди клиентов Сбербанк, Пятёрочка, KFC, Перекрёсток, Альфа Банк и др.), так и за рубежом. У нас молодой, дружный и опытный коллектив (более 70 человек), многие сотрудники - выпускники МГУ, МФТИ, ВШЭ, Сколтеха, ШАД Яндекса, бывшие сотрудники Яндекса, Гугла, Самсунга, Тинькова, Рамблера (однако всё это, разумеется, не является ограничителем для кандидатов — мы смотрим на навыки, а не на регалии). Мы ищем data scientist&#39;ов разного уровня (от уверенного middle до senior) для усиления нашего направления разработки систем прогнозирования спроса на товары в ритейле. Сейчас в нём уже задействовано больше 20 технических специалистов (data scientists, data engineers, разработчиков), и оно продолжает быстро расти. Также возможно участие в других проектах и направлениях деятельности компании помимо прогнозирования спроса. Обязанности:   Моделирование и обработка данных на Python для извлечения бизнес-ценности из данных;   Глубокое обсуждение задач и методов их решения совместно с коллегами и бизнес-заказчиками;   Построение воспроизводимых и переиспользуемых решений для работы с данными и моделями;   Если будет хватать опыта — курирование или руководство командой.   На что смотрим:   Опыт использования ml библиотек на Python (бустинг, нейронные сети и др.) и понимание особенностей реализации различных аспектов алгоритмов в коде;   Опыт работы на позиции, связанной с промышленной разработкой;   Понимание методов машинного обучения с точки зрения математики и умение адаптировать их под конкретные задачи;   Опыт работы с Spark, Pyspark, Pandas, SQL, Hive и др.;   Опыт проработки задачи от бизнес-постановки до математической формулировки и реализации в коде;   Опыт автоматизации пайплайнов работы с данными (Airflow и др.) и навыки devops (Docker, Kubernetes и др.);   Soft-skills и широта ответственности в прошлом (например, тимлидство, управление людьми, проектами и т. п.).   У нас:  Участие в быстром росте компании, работающей на перспективном AI рынке;  Удаленная работа при желании;  Поддержка кандидата в профессиональном и карьерном росте; Совместная работа с опытными разработчиками, аналитиками данных, менеджерами, продуктологами; Гибкий график работы; Оформление полностью белое по ТК РФ; ДМС (включая стоматологию) в хороших клиниках Москвы и Московской области; Уютный офис в центре Москвы (2 минуты от м. Сухаревская) со всем необходимым для комфортной работы.