Арм. А500С ф10
$585
-7.6 %
Катанка ф6,5
$578
-6.3 %
Лист г/к 4
$716
-2.2 %
Лист х/к 0,8-1
$944
-2.7 %
Лист оц. 0,55
$1159
-2.7 %
Труба э/с 89х3,5
$734
-4.3 %
Уголок р/п 63х5-6
$680
-4.9 %
Швеллер 12
$799
-2.5 %
Балка 30Б1
$1119
0.0 %
меню

Компания Уралхим в поиске Data Scientist

Основная задача состоит в разработке и совершенствование моделей долгосрочного прогнозирования цен на удобрения.Работа включает анализ исторических данных (цены на удобрения, продукты,
  • Размер шрифта
  • ПросмотровСегодня: 126 Всего: 126
  • Комментариев: 0Добавить комментарий

Основная задача состоит в разработке и совершенствование моделей долгосрочного прогнозирования цен на удобрения.

Работа включает анализ исторических данных (цены на удобрения, продукты, энергоресурсы, валютные курсы и др.), выявление ключевых факторов, влияющих на цены, тестирование и сравнение различных подходов к прогнозированию.

Основная цель — создание устойчивой, интерпретируемой и бизнес-ориентированной системы прогнозов, которая станет полноценным продуктом для использования ключевыми стейкхолдерами компании при принятии стратегических решений.

Кандидат будет работать в тесной связке с дата-инженером для организации данных и построения эффективного пайплайна, а также взаимодействовать с экспертами по рынку для обогащения моделей дополнительными признаками.

Опыт и образование:

Высшее образование или обучение на последних курсах магистратуры/аспирантуры по математике, статистике, экономике, data science или смежным дисциплинам.

Готовы рассматривать выпускников или аспирантов с сильным академическим бэкграундом и интересом к прикладному прогнозированию.

Практический опыт применения прогнозных моделей приветствуется, но не обязателен.

Soft skills:

Умение ясно представлять прогнозы в бизнес-ориентированном виде (отчёты, визуализации, презентации).

Системность, аккуратность и внимательность к деталям при работе с данными.

Работа с большими массивами информации (аналитическими отчетами).

Готовность работать совместно с дата-инженером для организации данных.

Желательные требования

Технические навыки:

Опыт применения ML/DL для временных рядов (LSTM, Transformer-подходы).

Опыт построения автоматизированных пайплайнов (Airflow, Prefect, MLflow).

Отраслевые знания:

Знание рынков коммодити

Другие плюсы:

Опыт разработки продуктовых решений на базе моделей (дашборды, интерфейсы для стейкхолдеров).

Навыки визуализации данных (Power BI, Tableau)

За подробностями в ЛС.

Подписывайтесь на наш телеграмм-канал чтобы получать актуальные новости и аналитику рынка стали и металлургической промышленности.
Комментарии
close



максимум 1000 символов

Другие новости бизнеса и экономики
Главные новости ГМК