- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- от 1 200 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist (Machine Learning · Time Series · Recommender Systems)
Оценка ИИПривлекательная вакансия в известной международной сети с конкурентной зарплатой для региона. Возможность стоять у истоков AI-направления дает отличные перспективы для карьерного роста.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения Python, SQL и специализированного опыта в прогнозировании временных рядов. Работа в ритейле с данными из 1С добавляет специфики, но уровень требований соответствует стандартному Middle-специалисту.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в 1 200 000 ₸ является очень конкурентоспособной для рынка Алматы, превышая средние показатели для Middle Data Scientist. Это верхний сегмент локального рынка для специалистов с опытом от 2 лет.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my interest in the Data Scientist position at MINISO. With over two years of experience in Machine Learning and a strong background in time series forecasting and SQL, I am confident in my ability to build effective recommendation systems for your category managers. My expertise in Python and libraries like pandas and scikit-learn, combined with my experience in evaluating model accuracy using MAE and RMSE, aligns perfectly with the responsibilities outlined in the job description.
In my previous roles, I have successfully translated complex data insights into actionable business strategies, a skill I look forward to bringing to MINISO. I am particularly excited about the opportunity to work with real-world retail data and contribute to the development of your AI department. Thank you for considering my application; I look forward to the possibility of discussing how my skills can support MINISO's growth.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в MINISO уже сейчас
Присоединяйтесь к MINISO и станьте ключевым экспертом в запуске AI-направления компании!
Описание вакансии
#jobs #Almaty
📍 Формат/working arrangement:
офис, полная занятость
✔️ Должность/position:
Data Scientist (Machine Learning · Time Series · Recommender Systems)
🏢 Место работы/workplace:
MINISO
💸 Заработная плата/salary estimate:
1 200 000 ₸
📈 Обязанности/responsibilities:
• Разработка и обучение моделей машинного обучения
• Построение системы рекомендаций по заказу товаров для категорийных менеджеров
• Работа с данными из 1С совместно с Data Engineer: очистка данных, feature engineering, валидация
• Оценка точности моделей (MAE, RMSE, MAPE) и их улучшение
• Поддержка моделей в продакшене, мониторинг деградации
• Подключение маркетинговой аналитики: анализ эффективности акций, сегментация
📌 Требования/requirements:
• Опыт работы в Machine Learning от 2 лет
• Уверенное знание Python (pandas, numpy, scikit-learn)
• Опыт построения моделей прогнозирования временных рядов (Prophet, ARIMA, LightGBM, CatBoost или аналоги)
• Понимание метрик качества регрессионных моделей (MAE, RMSE, MAPE)
• Опыт работы с SQL, самостоятельная выгрузка и трансформация данных
• Умение объяснять результаты модели нетехническим коллегам
➕Будет плюсом:• Опыт в ритейле, FMCG или логистике
• Знакомство с 1С или опыт работы с ERP-данными
• Опыт деплоя моделей (Docker, REST API, Airflow)
• Знание MLflow, DVC или аналогов для управления экспериментами
✅ Условия/working conditions:• Конкурентная заработная плата
• Участие в запуске AI-направления в компании
• Работа с реальными бизнес-задачами и данными
• Возможности профессионального роста и развития
📢❗️🚨 К**онтакты для связи:
через отклик на вакансию**
🌐 Ссылка на вакансию: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- NumPy
- Pandas
- SQL
- Scikit-learn
- Docker
- Airflow
- REST API
- MLflow
- LightGBM
- DVC
- CatBoost
- Prophet
- ARIMA
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия сфокусирована на прогнозировании заказов товаров.
Как вы подходите к обработке пропусков и аномалий в данных о продажах при подготовке временных рядов?
Упоминается работа с категорийными менеджерами.
Как бы вы объяснили нетехническому специалисту разницу между метриками RMSE и MAPE и почему мы выбрали одну из них?
В стеке указаны LightGBM и CatBoost.
В каких случаях для прогнозирования временных рядов вы предпочтете градиентный бустинг классическим моделям вроде ARIMA?
Упоминается мониторинг деградации моделей.
Какие стратегии переобучения моделей вы бы предложили для системы рекомендаций в ритейле?
В плюсах указан Docker и Airflow.
Опишите ваш опыт деплоя ML-моделей: как вы организуете процесс от обучения до получения предсказаний в продакшене?
Похожие вакансии
MLOps Engineer
Инженер Mlops (Senior)
Middle+ ML разработчик
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Data engineer
Senior Data Engineer
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- от 1 200 000 ₽