Poszukujemy Data Scientista / Machine Learning Engineera do projektu, którego celem jest stworzenie zaawansowanego systemu prognozowania wspierającego pracę planistów produkcji.System wykorzystuje modele uczenia maszynowego do przewidywania liczności zamówień klientów w średnim horyzoncie czasowym, co pozwala na optymalizację procesów produkcyjnych, logistycznych oraz lepsze zarządzanie zapasami.Twoim głównym zadaniem będzie projektowanie, budowa, wdrażanie i utrzymanie modeli predykcyjnych — przede wszystkim modeli szeregów czasowych — z wykorzystaniem nowoczesnych technologii chmurowych oraz efektywnych pipeline’ów danych.Nasze oczekiwania: Bardzo dobra znajomość Python (pandas, numpy, LightGBM), Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego dla szeregów czasowych, Doświadczenie z Azure Machine Learning, Azure Functions, Znajomość relacyjnych baz danych: Snowflake, Azure SQL, Doświadczenie w tworzeniu i integracji z REST API, Praktyczna znajomość git oraz Azure DevOps. Mile widziane: Doświadczenie z zakresu R&D. Kluczowe zadania: Projektowanie, trenowanie i ocena modeli predykcyjnych dla szeregów czasowych (głównie LightGBM), Budowa modeli na różnych poziomach agregacji (np. konkretne diety, regiony, typy zamówień), Implementacja logiki modeli i skryptów w języku Python, Praca w Azure Machine Learning Studio: eksperymenty, wersjonowanie modeli, śledzenie metryk, wybór najlepszych modeli, Przygotowanie i transformacja danych historycznych, wzbogacanie ich o cechy dodatkowe (kalendarzowe, cenowe, promocyjne), Praca z dbt w celu budowy warstw danych (staging, marts) i orkiestracji procesów odświeżania, Wykorzystanie Snowflake jako centralnej bazy danych do pobierania danych treningowych i zapisywania wyników prognoz, Wdrażanie modeli jako endpointów w Azure Machine Learning, Konfiguracja automatycznego i cyklicznego uruchamiania predykcji (dziennie, tygodniowo) z wykorzystaniem skryptów w Python, Zapisywanie wyników prognoz do Snowflake, Tworzenie lekkich usług API przy użyciu Azure Functions do udostępniania najnowszych prognoz, Wspieranie użytkowników końcowych w pobieraniu danych i raportowaniu (Excel + PowerQuery).