Syngenta — мировой лидер в области агротехнологий — ищет Аналитика данных / Data Scientist для поиска точек роста продукта и бизнеса, принятия более объективных решений на основе данных и увеличения объема продаж. Локация: Москва.

Обязанности:

  • Разработка и поддержка статистической логики, моделей машинного обучения и аналитики для продуктов и цифровых сервисов (Product+).
  • Формализация аналитических задач, выбор методологии и перевод бизнес/агрономических гипотез в измеримую логику.
  • Интеграция, обработка, очистка и валидация данных из различных источников (агрономические наблюдения, погода, полевые операции, дистанционное зондирование, данные по продуктам, маркетингу и бизнесу).
  • Подготовка наборов данных для продуктов, экспериментального анализа, валидации и мониторинга качества сервисов.
  • Выявление закономерностей, аномалий и ключевых факторов с помощью статистики, ML и предметно-ориентированной интерпретации.
  • Разработка аналитических отчетов, дашбордов и визуализаций для мониторинга эффективности сервисов и моделей.
  • Оценка качества сервисов (точность, время отклика, ложные срабатывания, стабильность, эффективность) и сравнение версий моделей.
  • Анализ результатов пилотов и полевых испытаний, подготовка рекомендаций по масштабированию или доработке решений.
  • Документирование наборов данных, логики моделей, предположений, ограничений, метрик и версий для обеспечения прозрачности и воспроизводимости.
  • Коммуникация результатов техническим и нетехническим заинтересованным сторонам.

Требования:

  • Высшее образование в математике, прикладной математике, статистике или смежных количественных дисциплинах.
  • Глубокие знания математической статистики, теории вероятностей и анализа временных рядов.
  • Подтвержденный опыт работы с большими и разнородными наборами данных, практический опыт разработки и валидации ML и статистических моделей.
  • Умение предоставлять аналитические решения от сбора данных до внедрения и представлять результаты технической и нетехнической аудитории.
  • Понимание бизнес-процессов в сельском хозяйстве и связанных рисков (желательно).
  • Знание технической документации на английском языке.
  • Инструменты и фреймворки: Python (pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels, XGBoost, LightGBM, CatBoost), matplotlib, seaborn, plotly, SHAP, Jupyter; предпочтительно MLflow, Airflow.
  • Понимание SQL и реляционных баз данных; навыки работы с Git и GitHub/GitLab.
  • Желательно: методы причинно-следственного анализа (DoWhy), работа с геопространственными данными и спутниковыми снимками, практики MLOps (DVC, Prefect, Great Expectations), участие в разработке цифровых продуктов.

Условия: Полная занятость, уровень — руководитель среднего звена.