Аналитик данных

Обязанности:

• Мониторинг качества прогнозов на различных уровнях агрегации (SKU, магазин, распределительный центр, категория, регион).
• Оценка прогнозов по бизнес-метрикам WAPE и BIAS на разных горизонтах планирования.
• Анализ причин отклонения прогнозов и взаимодействие с бизнес-пользователями (планирование, коммерческий блок, категорийный менеджмент) для поиска причин снижения качества прогнозирования.
• Формирование и проверка гипотез по повышению точности моделей прогнозирования.
• Разработка новых признаков и совершенствование алгоритмов прогнозирования временных рядов.
• Анализ влияния промо, цен, сезонности, праздничных дней, ассортимента, открытия и закрытия магазинов, OOS, изменений матрицы, логистических ограничений и других факторов на продажи.
• Переобучение моделей, управление жизненным циклом моделей и контроль деградации качества прогнозов.
• Проведение backtesting и оценка эффективности новых алгоритмов.
• Работа с большими объёмами данных с использованием PySpark и распределённых вычислений.
• Подготовка аналитических материалов и рекомендаций для развития процессов прогнозирования спроса.
• Участие в выборе архитектуры решения и планировании Roadmap развития системы совместно с вендором.

Требования:

• Опыт работы от 1 до 3 лет.
• Высшее образование — бакалавриат.
• Опыт работы с Python, PySpark, SQL и ClickHouse.
• Глубокое понимание методов Feature Engineering и опыт работы с временными рядами.
• Опыт промышленного внедрения градиентного бустинга (CatBoost, LightGBM, XGBoost).
• Опыт работы с Git.
• Будет преимуществом знание процессов Demand Planning и прогнозирования спроса в ритейле/FMCG, а также опыт работы с инструментами MLOps.

Условия:

Полная занятость, полный день.