Основная задача состоит в разработке и совершенствование моделей долгосрочного прогнозирования цен на удобрения.
Работа включает анализ исторических данных (цены на удобрения, продукты, энергоресурсы, валютные курсы и др.), выявление ключевых факторов, влияющих на цены, тестирование и сравнение различных подходов к прогнозированию.
Основная цель — создание устойчивой, интерпретируемой и бизнес-ориентированной системы прогнозов, которая станет полноценным продуктом для использования ключевыми стейкхолдерами компании при принятии стратегических решений.
Кандидат будет работать в тесной связке с дата-инженером для организации данных и построения эффективного пайплайна, а также взаимодействовать с экспертами по рынку для обогащения моделей дополнительными признаками.
Опыт и образование:
Высшее образование или обучение на последних курсах магистратуры/аспирантуры по математике, статистике, экономике, data science или смежным дисциплинам.
Готовы рассматривать выпускников или аспирантов с сильным академическим бэкграундом и интересом к прикладному прогнозированию.
Практический опыт применения прогнозных моделей приветствуется, но не обязателен.
Soft skills:
Умение ясно представлять прогнозы в бизнес-ориентированном виде (отчёты, визуализации, презентации).
Системность, аккуратность и внимательность к деталям при работе с данными.
Работа с большими массивами информации (аналитическими отчетами).
Готовность работать совместно с дата-инженером для организации данных.
Желательные требования
Технические навыки:
Опыт применения ML/DL для временных рядов (LSTM, Transformer-подходы).
Опыт построения автоматизированных пайплайнов (Airflow, Prefect, MLflow).
Отраслевые знания:
Знание рынков коммодити
Другие плюсы:
Опыт разработки продуктовых решений на базе моделей (дашборды, интерфейсы для стейкхолдеров).
Навыки визуализации данных (Power BI, Tableau)
За подробностями в ЛС.
