MIUZ DIAMONDS (НОВОЕ ИМЯ МОСКОВСКОГО ЮВЕЛИРНОГО ЗАВОДА) —является основным приемником наследия знаменитых ювелиров. Сейчас это крупнейший производитель украшений с бриллиантами в России, который ведет свою историю с 1920 года.
Розничная сеть MIUZ diamonds – это более 250 магазинов в России, Беларуси и Казахстане.
НАША ФИЛОСОФИЯ — это вечные семейные ценности: любовь, постоянство, гармония и сохранение семейного наследия. Каждая коллекция МЮЗ — это увлекательная сказка, которая дарит позитивные эмоции всем, кто с ней соприкоснется.
Московский ювелирный завод возрождает традиции и духовную культуру.
Мы ищем сильного аналитика данных и разработчика ML-моделей, который готов решать реальные боли бизнеса. Нам важен человек, который понимает, как его код превращается в прибыль или экономию для компании.
Чем предстоит заниматься
- Разработка и внедрение ML-моделей: Цикл — от обучения до деплоя и мониторинга.
- Прогноз ключевых показателей: Подготовка, защита и сопровождение прогнозов.
- Бизнес-аналитика: Оперативное решение задач бизнеса с помощью данных.
- Эксперименты: Дизайн и проведение A/B-тестов, оценка их влияния на метрики.
- Интерпретация: Объяснение бизнесу «почему модель предсказала именно это» и какие ограничения у нас есть.
Важно: Мы работаем итеративно. Задач в бэклоге много, но мы фокусируемся на самых приоритетных задачах в моменте, а не на всём сразу.
Примеры проектов в нашем бэклоге
- Demand Forecasting: Прогнозирование спроса для оптимизации цепочек поставок.
- Pricing & Promo: Алгоритмы динамического ценообразования и оценка эффективности акций.
- Customer Value: Моделирование оттока (Churn) и предсказание LTV.
- Anomaly Detection: Поиск первопричин (Root Cause Analysis) отклонений в бизнес-метриках.
- Automation: Перевод ручных процессов на рельсы ML-сервисов.
Важно: Мы работаем итеративно, фокусируемся на самых приоритетных задачах в моменте, а не на всём сразу.
Что мы ждем от вас
- Опыт в DS от 3-х лет: Вы уже знаете, что данные редко бывают идеальными.
- Бизнес-ориентированность: Умение нести ответственность за результат модели в деньгах/метриках, а не только за точность на тестовой выборке.
Технический стек:
Python (Pandas, Numpy, Scikit-learn, CatBoost/XGBoost).
SQL (сложные запросы, понимание структуры БД).
Git.
- Математическая база: Понимание статистики, алгоритмов ML и методов прогнозирования временных рядов.
- Soft Skills: Умение говорить с бизнесом на понятном языке и доказывать свою точку зрения.
- Будет плюсом: Опыт работы с PyTorch/TensorFlow, Docker или инструментами MLOps (MLflow/Airflow).
- Работа в крупнейшей Компании - лидере ювелирной отрасли
- Оформление по ТК РФ с первого рабочего дня
- График работы 5/2, ОФИСНЫЙ формат работы
- Соц.пакет (оплата больничного, отпуска), ДМС, частичная оплата фитнеса
- Обучение, достойная корпоративная культура, дружный стабильный коллектив