Компания "РУСАЛ, Центр подбора персонала"
Описание проекта:
Интеллектуальное ядро CRM 2.0 представляет собой прикладную вычислительную платформу, предназначенную для моделирования рынка алюминия, как системы взаимосвязанных объектов, событий и факторов влияния. Ядро используется для решения задач лидогенерации, управления рисками и объяснимого прогнозирования
Основные требования:
- 5+ лет опыта разработки на python;
- Навыки проектирования (system design, проектирование БД);
- Уверенные знания postgresql, умение оптимизировать sql-запросы;
- Уверенное знание одного из фреймворков: fastapi, django, flask;
- Навыки работы с multiprocess/threading;
- Базовые навыки devops (docker, k8s), опыт с kafka.
Образование и фундаментальные знания:
- Глубокое понимание линейной алгебры (матричные операции, разложения, SVD), теории вероятностей, математической статистики (проверка гипотез, регрессионный анализ) и теории графов.
Профессиональные компетенции:
- Владение аппаратом вероятностных графовых моделей (PGM) - как статических, так и динамических:
- Байесовские сети (включая динамические DBN);
- Марковские сети (MRF, CRF, динамические марковские сети);
- Модели последовательностей (скрытые марковские модели HMM, фильтры Калмана).
- Опыт применения байесовских методов: байесовская классификация, байесовский вывод, оценка неопределённости;
- Практические навыки вероятностного вывода: использование методов приближённого вывода (вариационный вывод, MCMC) для обучения графовых моделей на больших объёмах данных.
Опыт решения прикладных задач:
- Моделирование сложных систем во времени: разработка архитектур на основе динамических байесовских сетей (DBN) для анализа поведения пользователей, прогнозирования и выявления скрытых состояний;
- Работа с неполными данными: восстановление пропущенных значений в сенсорных данных с помощью байесовских динамических классификаторов и марковских свойств;
- Структурное обучение: построение динамических марковских сетей для моделирования изменяющихся зависимостей в финансовых временных рядах с целью повышения точности прогнозов;
- Масштабирование вероятностных моделей: опыт применения вариационного вывода и методов MCMC для обучения графовых моделей на больших графовых структурах.
Будет плюсом:
- Знание современных библиотек и фреймворков для вероятностного программирования (PyMC, Stan, TensorFlow Probability, pgmpy) будет преимуществом;
- Способность формализовать предметную область в терминах вероятностных графовых моделей и интерпретировать результаты для бизнес-задач;
- Опыт лидства либо менторства.
Условия: - Возможность присоединиться к команде, работающей над цифровизацией реального сектора экономики;
- Удаленный формат работы, гибрид, офис;
- Возможность участвовать в интересных и сложных проектах с ведущими специалистами индустрии;
- Пятидневная рабочая неделя (5/2) с 9:00 до 18:00;
- Работа в крупной международной компании (69 тыс. сотрудников, 1-е место по объему производства алюминия в мире), официальное трудоустройство (белая ЗП, отпуск, больничный);
- Оформление, оплата отпусков и больничных в соответствии с ТК РФ.