Опыт работы в Data Science / Forecasting / Time Series — от 3 лет, с портфолио реализованных проектов
Хорошие инженерные навыки, понимание процесса ИТ-разработки и DevOps-процессов
Глубокое знание Python и основных библиотек для ML/Forecasting: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Prophet, statsmodels, Darts, GluonTS
Понимание основ классического прогнозирования: ARIMA, SARIMA, экспоненциальное сглаживание, регрессионные модели, ансамбли
Опыт работы с LLM и агентными архитектурами (LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI и др.)
Знание основных архитектур нейронных сетей для forecasting-задач (LSTM, GRU, Transformer, Temporal Fusion Transformer, N-BEATS, Chronos) и понимание принципов их интеграции с языковыми моделями
Опыт работы с фреймворками для деплоя моделей (ONNX, TensorRT, TorchScript) и оптимизации инференса
Умение читать научные статьи на английском (ICML, NeurIPS, KDD, IJCAI, ICLR) и быстро прототипировать новые подходы
Понимание принципов работы с большими языковыми моделями: fine-tuning, prompt engineering, LoRA, адаптеры, RAG
Опыт работы с агентными системами для автоматизации аналитических задач и генерации сценариев будет преимуществом