Газпромнефть-Снабжение

ML-разработчик в девелопменте

Не указана
  • Санкт-Петербург
  • Полная занятость
  • Полный день
  • Более 6 лет
  • Big Data
  • MLflow
  • Data Engineering
  • ML

Обязанности:

1) Разработка ML-моделей для анализа рынка недвижимости (динамики цен, факторы спроса).

2) Разработка ML-моделей для анализа реализации проекта.

3) Внедрение NLP для анализа договоров, нормативов.

4) Подготовка отчетов для руководства.

Требования:

Высшее техническое образование (предпочтительно в области ИТ, математики, физики, инженерии)

Технические навыки:

1) Машинное обучение и Data Science:

- Опыт работы с ML-алгоритмами (линейная регрессия, деревья решений, ансамбли, нейросети).

- Умение предобрабатывать данные (feature engineering, обработка пропусков, нормализация).

- Работа с временными рядами (прогнозирование спроса, цен на недвижимость).

- Навыки в построении NLP для обработки отзывов, анализа документов (договоров, нормативов).

- Знание фреймворков: Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, XGBoost/LightGBM.

2) Программирование и Data Engineering:

- Языки: Python (основной), SQL (для работы с базами данных).

- Опыт работы с Big Data.

- Умение разрабатывать и развертывать ML-модели (MLOps: Docker, FastAPI, Airflow, MLflow).

- Знание облачных платформ для хостинга моделей.

3) Работа с проектами:

- Знание методологии управления проектами (Agile, Scrum, Waterfall)

Профессиональные качества:

1) Знание отрасли:

- Понимание ключевых метрик девелопмента (цена за м², себестоимость, ROI, сроки окупаемости).

- Умение анализировать рыночные данные (динамика цен, спрос, демография, инфраструктура).

- Опыт работы с геоданными (GIS, OpenStreetMap, Google Maps API).

- Понимание нормативной базы в строительстве.

2) Аналитические навыки:

- Умение анализировать финансовые показатели и готовить отчеты.

- Способность прогнозировать и моделировать различные сценарии
развития проекта.

- Внимательность к деталям и высокая точность в расчетах.

Личные качества:

1) Развитые коммуникативные и презентационные навыки, дипломатичность, гибкость в общении.

2) Способность объяснять сложные ML-модели нетехническим специалистам.

3) Системное мышление, ориентация на получение конкретных результатов.

4) Готовность к исследованиям и быстрому прототипированию.

5) Высокая стрессоустойчивость, способность работать в многозадачном режиме в условиях постоянных изменений.

Условия:

  • Официальное трудоустройство
  • Работа в стабильной, динамично развивающейся компании
  • Удобное местоположение в центре города
  • Социальный пакет (ДМС и т.д.).