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.