Ambush — консалтингова компанія, орієнтована на людей. Вона допомагає організаціям створювати віддалені команди дизайнерів та інженерів і інтегрувати їх у робочі процеси. Компанія надає послуги з розробки програмного забезпечення та дизайну в межах довгострокової співпраці з клієнтами з таких сфер, як охорона здоров’я, фінанси та захист конфіденційності. Її підхід ґрунтується на пошуку кваліфікованих фахівців, підтримці їхньої тривалої роботи та ефективній інтеграції віддалених команд в організації клієнтів.
Провідний фахівець із даних / інженер машинного навчання
Створюйте рішення для прогнозування, оптимізації та ШІ в Ambush — інженерно-консалтинговій компанії, що працює над стратегічними завданнями. Розробляйте захищені сервіси на Python і впроваджуйте системи машинного навчання у виробництво.
Опис
- Перетворювати питання планування, операційної діяльності та продажів на вимірювані задачі моделювання
- Створювати моделі прогнозування попиту для регулярного, нерегулярного та розрідженого попиту
- Формулювати й розв’язувати задачі оптимізації за допомогою розв’язувачів лінійного та змішано-цілочислового програмування
- Використовувати симуляцію для оцінювання сценаріїв
- Спільно з командами інженерів даних розгортати, версіонувати, відстежувати й перенавчати робочі моделі
- Створювати й підтримувати сервіси на Python і FastAPI в AWS, Azure або Google Cloud
- Застосовувати найкращі практики безпеки
- Проєктувати, створювати й розгортати застосунки з ШІ
- Доводити рішення машинного навчання до впровадження у виробництво
Вимоги
- Ґрунтовні знання класичного машинного навчання та статистики, зокрема регресії, дерев і бустингу, регуляризації, теорії ймовірностей та інтервалів прогнозування
- Надійні практики валідації, зокрема бектестування часових рядів без витоку даних, і метрики, пов’язані з бізнес-цілями
- Досвід роботи з часовими рядами та прогнозуванням попиту
- Досвід у дослідженні операцій, зокрема формулювання задач оптимізації та їх розв’язання за допомогою Pyomo, OR-Tools, PuLP або подібних інструментів
- Знайомство з методами Монте-Карло й імітаційним моделюванням дискретних подій, наприклад SimPy
- Розуміння основ управління запасами та ланцюгами постачання, зокрема страхового запасу, рівня обслуговування, строку постачання й оборотності
- Впевнене володіння інструментами Python для роботи з даними, зокрема pandas, NumPy та scikit-learn
- Просунуті навички роботи з SQL
- Досвід розробки серверної частини систем промислового рівня
- Підтверджений досвід упровадження моделей у виробництво, зокрема розгортання, моніторингу, виявлення дрейфу й перенавчання
- Практичний досвід роботи з однією з провідних хмарних платформ
- Досвід проєктування API та знання основ безпеки серверної частини
- Бажаний ступінь магістра або доктора наук у галузі дослідження операцій, промислової інженерії, статистики чи іншої кількісної дисципліни
- Досвід роботи на провідному рівні
Переваги
- Культура компанії, у центрі якої люди
- Підтримувальне робоче середовище, засноване на довірі та розширенні можливостей
- Командна робота й культура взаємної підтримки
- Віддалена робота