О компании
Кей Групп — аккредитованная ИТ-компания. Строим интеллектуальную систему управления заказами, запасами и производством для крупной сети кафе и ресторанов. Ищем Data Science Engineer / ML Engineer: прогноз спроса, автозаказ, снижение списаний. 350–600 тыс. ₽ на руки, Москва-Сити или удалённо.
Задачи и условия
Data Science Engineer разрабатывает модели, которые помогают точно прогнозировать спрос, автоматически формировать заказы, планировать производство и снижать списания в крупной сети кафе и ресторанов. Это позиция для специалиста, которому интересно не просто обучать модели, а внедрять их в реальные операционные процессы: от склада и производства до кухни и конкретной точки продаж. Задачи: разрабатывать и развивать ML-модели прогнозирования спроса по товарам, блюдам, точкам и временным интервалам; создать систему автоматического формирования заказов; рассчитывать оптимальные уровни запасов с учётом сроков годности, остатков, поставок и производственных ограничений; оптимизировать планирование производства полуфабрикатов и готовой продукции; учитывать сезонность, погоду, праздники, акции, день недели, время суток и локальные особенности точек; разрабатывать модели для снижения дефицита, излишков и списаний; создавать алгоритмы выявления аномалий в заказах, остатках и продажах; проводить A/B-тесты и оценивать бизнес-эффект; вместе с разработчиками интегрировать модели в действующую ИТ-инфраструктуру; выстраивать мониторинг качества моделей и улучшать их после запуска. Требования: опыт Data Scientist / ML Engineer / Data Science Engineer от 3 до 6 лет; уверенное владение Python (pandas, NumPy, scikit-learn); хорошее знание SQL и опыт работы с большими объёмами транзакционных данных; практический опыт моделей временных рядов и прогнозирования спроса; понимание методов управления запасами, replenishment и supply chain optimization; опыт CatBoost, LightGBM, XGBoost или аналогов; знание метрик MAE, RMSE, MAPE, WAPE, bias; умение переводить бизнес-задачу в математическую постановку и измеримый результат; опыт внедрения моделей в production; способность понятно объяснять результаты бизнес-команде; английский B2. Будет плюсом: FoodTech, retail, FMCG, ресторанный бизнес или производство продуктов питания; системы автоматического заказа и пополнения запасов; специфика скоропортящихся товаров; OR-Tools, Pyomo; Airflow, MLflow, Docker, Git и облачная инфраструктура; MLOps и мониторинг моделей; ERP, WMS, POS и системы складского и производственного учёта. Условия: 350 000–600 000 ₽/мес на руки, точные условия — по результатам собеседования (модель FIX+KPI); график 5/2, рабочий день 6–8 часов или по договорённости, возможна частичная занятость; очно (офис в Москва-Сити), удалённо или гибридно — формат работы обсуждается индивидуально; оформление: трудовой договор не предусмотрен, формат сотрудничества обсуждается индивидуально; доступ к большому объёму реальных данных о продажах, заказах, остатках и производстве; возможность построить систему управления заказами практически с нуля; свобода в выборе подходов, архитектуры моделей и инструментов; прямое взаимодействие с бизнесом, ИТ-командой и операционными подразделениями.
Как проходит отклик
- Откройте Telegram по кнопке отклика: ссылка передаст выбранную вакансию боту.
- Заполните анкету и ответьте на вопросы в чате. Начать можно с телефона или компьютера.
- Для этой вакансии предусмотрены тесты реакции, печати и внимания. Персональная ссылка придёт в чате после интервью.
- Для этой вакансии предусмотрен психологический тест CNET. Инструкции и переход к следующему этапу появятся в чате.
- Интервью с Kate доступно по персональному приглашению. Ссылка и инструкции для этого этапа появятся в чате.
- Дальнейшие шаги — по инструкциям в чате или от менеджера. Отклик не означает приглашение на работу.
Для тестов реакции нужен компьютер с клавиатурой и мышью. На телефоне можно начать отклик, но нельзя пройти эти тесты.