Разработка и внедрение прогнозных моделей для 900+ ресторанов (выручка, трафик, продажи блюд, расход ингредиентов на требуемый горизонт
Оптимизация и поддержка существующих моделей (на базе SQL Server и PostgreSQL), включая их интеграцию в Airflow-пайплайны
Интерпретация результатов моделей на уровне ресторанов-блюд-часов по факторам сезонности, тренда, формата, группы доходности, ассортиментной категории
Формирование и реализация гипотез, направленных на повышения качества прогнозных моделей
Мониторинг прогнозных метрик, и улучшение методологии расчета ошибки
Участие в регулярных встречах с отделом аналитики, закупками и маркетингом
Требования:
Знание математической статистики и уверенное использование SQL + Python для машинного обучения
Умение находить закономерности в данных, а затем предлагать гипотезы для снижения ошибки
Навыки презентации полученных выводов команде и заказчику на уровне "ресторан Х показал высокую ошибку по причине нестандартного графика работы"
Python, библиотеки работы с данными и временными рядами (pandas, numpy, lightgbm, prophet, xgboost, sktime)
Jupyter
MS SQL + PostgreSQL (агрегации, соединения, оконные функции, хранимые процедуры)
GitLab CICD (коммиты, ветвление, решение конфликтов)
Apache Airflow
Будет являться преимуществом:
Опыт создания многофакторных моделей прогнозирования временных рядов приветствуется
Опыт работы в QSR/FMCG и понимание, как акции 2 бургера по цене 1 влияют на прогнозы будет преимуществом
Docker
MS Excel/Powerpoint
Условия:
Стабильность: работа в крупной международной компании
Уверенность в завтрашнем дне: оформление по ТК РФ , белая заработная плата
Социальный пакет: программа ДМС со стоматологией, корпоративная мобильная связь, ноутбук для работы
Работу в команде лучших: сплоченный коллектив единомышленников
Амбициозные задачи: участие в разработке и внедрении федеральных проектов Компании.
Офис в пешей доступности от метро "Электрозаводская", возможен гибридный или удаленный формат работы (готовы рассмотреть кандидатов из других регионов)
