Senior Data Scientist

COMFY — українська e-commerce-компанія з омніканальною моделлю продажів. Ми розвиваємо централізовану Data-команду, щоб Data Science, AI та аналітика створювали вимірюваний ефект у клієнтському досвіді, комерційних рішеннях і ключових операційних процесах. Supply Chain у COMFY охоплює планування попиту, поповнення запасів, доступність товарів і управління товарними потоками в онлайн- та офлайн-каналах. Ми хочемо використовувати Data Science, щоб допомагати команді приймати точніші рішення в умовах сезонності, промоактивностей, появи нових товарів і зміни поведінки клієнтів. Кого шукаємо Шукаємо Senior Data Scientist, який візьме на себе відповідальність за логіку моделей та їхню оцінку в напрямі Demand Forecasting & Replenishment Optimization. Це роль не лише про підвищення точності прогнозу. Для нас важливо, як модель допомагає покращувати доступність товарів, зменшувати надлишкові запаси, підтримувати планувальників і робити рішення щодо поповнення запасів прозорішими та стабільнішими. Над чим працюватимеш - Прогнозування попиту на різних горизонтах і рівнях агрегації: товар, категорія, локація та канал продажів. - Розробка рекомендацій щодо поповнення запасів з урахуванням термінів постачання, поточних залишків, доступності товарів та операційних обмежень. - Аналіз сезонності, промоактивностей, аномалій, нових товарів і ситуацій з обмеженою історією продажів. - Побудова системи оцінювання моделей, яка поєднує якість прогнозу з бізнес-метриками та результатами роботи планувальників. - Проведення сценарного аналізу та контрольованих пілотів перед масштабуванням рішень. - Спільна з Product Engineering команда розробка контрактів даних і ознак, критеріїв приймання моделей, вимог до моніторингу та умов повторного навчання моделей. Технологічний стек: Python, SQL, BigQuery, Jupyter, pandas, NumPy, scikit-learn, statsmodels, MLflow та інструменти для аналізу часових рядів. Зони відповідальності Data Scientist відповідає за: - Формулювання задачі та визначення підходу до її розв’язання. - Логіку моделей, розробку ознак і вибір методів прогнозування. - Валідацію, оцінювання якості моделей і сценарний аналіз. - Документування припущень, обмежень і результатів. - Оцінювання бізнес-ефекту та підготовку рекомендацій щодо використання моделей. Product Engineering відповідає за: - Production pipelines, serving та orchestration. - Інфраструктуру моніторингу й технічну надійність рішень. - Інтеграцію моделей із системами та процесами планування. Твої основні завдання - Разом із фахівцями Supply Chain формувати чіткі постановки задач, визначати базові сценарії, обмеження планування та критерії успіху. - Досліджувати, розробляти й валідувати моделі прогнозування попиту та підтримки рішень щодо поповнення запасів. - Визначати ієрархію прогнозування, горизонти, сегментацію помилок і правила порівняння з наявними підходами до планування. - Аналізувати вплив сезонності, промоактивностей, асортиментних змін і появи нових товарів на якість прогнозування. - Проєктувати пілоти та оцінювати не лише похибку прогнозу, а й доступність товарів, рівень запасів, сервісні показники та використання рекомендацій планувальниками. - Готувати документацію щодо моделей, їхніх припущень, обмежень і резервних сценаріїв, а також передавати результати команді Product Engineering. - Пояснювати невизначеність прогнозів і компроміси між різними підходами бізнесу, планувальникам та інженерній команді. - Брати участь у peer review та розвивати спільні практики Data Science. Що для нас важливо Обов’язково: - Досвід рівня Senior, підтверджений розробкою прогнозних або оптимізаційних рішень, що впливали на реальні процеси планування, управління запасами чи операційні результати. - Сильні знання статистики, аналізу часових рядів, валідації моделей та оцінювання невизначеності. - Практичний досвід роботи з Python, SQL, pandas, NumPy, statsmodels, scikit-learn або аналогічним ML-стеком. - Досвід роботи з багаторівневими, сезонними або розрідженими наборами даних, розуміння ризиків якості даних і cold start. - Розуміння життєвого циклу ML-рішень у production та досвід взаємодії з Data/ML Engineering. - Уміння пов’язувати якість моделей із бізнесовими й операційними метриками та зрозуміло пояснювати результати. Буде перевагою: - Досвід у e-commerce, Supply Chain, управлінні запасами або плануванні попиту. - Практичний досвід hierarchical forecasting, probabilistic forecasting або сценарного моделювання. - Досвід роботи з BigQuery, MLflow або розподіленою обробкою даних. - Досвід розробки інструментів підтримки рішень для планувальників і впровадження підходів human-in-the-loop. Що ми пропонуємо - Віддалений формат роботи та можливість за бажанням працювати з офісу в Дніпрі. - Автономію в розробці моделей, виборі методів оцінювання та формуванні рішень на основі даних. - Можливість впливати на доступність товарів, управління запасами й клієнтський досвід у масштабному e-commerce. - Співпрацю з централізованою Data-командою, експертами Supply Chain і командою Product Engineering. - Винагороду, яку обговорюємо індивідуально за результатами співбесід. Відгукнутись на вакансію