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.