Data Scientist в Лавку (геоаналитика)

Наша команда оценивает потенциал разных районов, размещает дарксторы и следит за качеством сервиса. Мы ищем ML‑специалиста. Ваша работа будет на стыке геоаналитики, Data Science и операционной аналитики. Приходите создавать, обучать и оптимизировать модели, которые помогут развивать сеть Лавки.Построение ML‑моделей
Вы будете разрабатывать и обучать модели для прогнозирования спроса в разных районах и городах. Вам нужно создавать решения, которые оценят потенциал новых территорий с учётом геоданных, демографии, логистики и других факторов. Также предстоит адаптировать существующие модели под новые регионы и сценарии — чтобы модели оставались актуальными в меняющихся условиях. Ваша работа позволит получить надёжные ML‑решения: это напрямую повлияет на бизнес‑результаты — поможет точнее прогнозировать спрос, эффективнее распределять ресурсы и выбирать приоритетные зоны для развития сети.

Обработка геоданных
Ваши задачи — готовить и обрабатывать пространственные данные: полигоны доставки, H3‑сетки, зоны доступности — для использования в моделях машинного обучения. Важная часть работы — feature engineering: извлекать и создавать признаки на основе геоданных, демографических показателей и операционных метрик. Также вам предстоит интегрировать геоданные в ML‑пайплайны — обеспечить правильную подачу информации в модели и согласованность форматов данных. Цель — сформировать качественную входную базу для моделей, чтобы повысить точность прогнозов и улучшить качество решений.

Оптимизация моделей
Вы будете регулярно следить за качеством и актуальностью ML‑моделей: оценивать их работу с текущими данными, при необходимости переобучать или дорабатывать алгоритмы. Вам нужно тестировать разные версии моделей, сравнивать их и анализировать влияние на ключевые бизнес‑метрики. Также предстоит оптимизировать модели — улучшать скорость и точность предсказаний.

Реализация ML‑пайплайнов
Вы будете писать чистый и воспроизводимый код на Python — от сбора данных до получения финального прогноза. Ваша задача — автоматизировать работу: собирать данные, обучать и развёртывать модели, чтобы сократить ручную работу и повысить стабильность решений. Вам также нужно будет сотрудничать с инженерами данных и аналитиками: настраивать конвейеры данных, передавать результаты моделей в бизнес‑системы и следить за работой всего стека. Цель — вывести модели из стадии прототипов и начать активно использовать их в компании.

Поддержка ML‑решений
Вам предстоит помогать команде геоаналитиков работать с моделями машинного обучения. Нужно будет объяснять принцип работы предсказаний, определять ключевые факторы влияния и демонстрировать, какую практическую пользу дают результаты. Также вы будете готовить техническую документацию и отчёты — описывать архитектуру моделей, их метрики качества и предлагать рекомендации по использованию. Кроме того, предстоит консультировать коллег по работе с ML‑решениями и помогать адаптировать модели под бизнес‑задачи.* Работали над построением и внедрением ML‑моделей

• Владеете Python и SQL
• Понимаете основы математической статистики и теории вероятностей
• Умеете работать с большими объёмами данных и строить воспроизводимые пайплайны
• Способны быстро осваивать новые инструменты и подходы в ML
• Внимательны к деталям, аккуратны в коде и расчётах
• Обладаете хорошими коммуникативными навыками для взаимодействия с командой* Работали с геоданными или геопакетами: GeoPandas, Shapely, H3, PostGIS и т. п.
• Решали задачи прогнозирования спроса, кластеризации территорий или оптимизации размещения объектов
• Знаете основы логистики или операционной аналитики