Data Scientist

Red Petroleum

Город:

Бишкек

Занятость:

Полная занятость

Компания "Red Petroleum"

Альфа Ойл развивает внутреннюю Data Science-команду. Уже выстроена инфраструктура данных — DWH, витрины и BI-отчётность. Команда небольшая, с высокой автономностью.

Фокус проекта: маркетинг и клиентская аналитика: сегментация, персонализация, рекомендательные модели. Далее — расширение на другие направления бизнеса.

Задачи:

Переводить бизнес-цели в ML-задачи, определять метрики успеха;
Проводить EDA, статистический анализ и проверку гипотез;
Разрабатывать фичи и обучать модели на данных из DWH;
Создавать и тестировать модели сегментации клиентов и рекомендательные алгоритмы (ALS/BPR, бустинг, похожесть, ранжирование).
Обеспечивать интерпретируемость решений (FE, SHAP/LIME и т.д.) и подготовку выводов для бизнеса;
Совместно с DE и BI интегрировать результаты (сегменты, скоринги) в витрины данных, Power BI или иные системы;
Оценивать эффекты кампаний (uplift, ROI), участвовать в A/B-тестах;Документировать подходы и обеспечивать воспроизводимость решений.

Требования:

Уверенный Python: pandas/polars, numpy, scikit-learn, xgboost/catboost и другие типовые библиотеки DS;
Классический ML: регрессия, бустинг, кластеризация, ранжирование;
SQL на уровне уверенной работы с витринами и аналитическими запросами;
Понимание метрик качества и бизнес-эффекта (uplift, ROI);
Опыт работы с транзакционными/клиентскими данными (ритейл, e-commerce, лояльность);
Умение донести результаты и предложить бизнес-интерпретацию.

Будет плюсом

Опыт деплоя моделей: batch-скоринг, сохранение в витрины, трекинг экспериментов (MLflow или аналоги);
Навык настройки простых оркестраций (Airflow или аналоги);
Опыт A/B-тестов, CUPED/стратификация;
Знание PyTorch/TensorFlow, NLP/LLM — как направление развития (у компании есть текущие проекты);
Опыт работы с ClickHouse/Postgres.

Почему стоит