Senior Data Scientist / Quantitative Analyst - Commodity Global Trade Shipping & Logistics m/f/d

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Senior Data Scientist в аналитический хаб ICIS (RELX) для построения прогнозных моделей и интерактивной аналитики по мировым товарным рынкам — торговля, фрахт, логистика, спрос и предложение в нефтехимии.

Задачи

• Создавать и улучшать аналитические модели товарных рынков на Python: моделирование спроса, предложения, мощностей и затрат, хранения, торговли и транспорта, баланса рынка и прогнозирования цен
• Применять методы математической оптимизации к задачам логистики и трейдинга (например, маршрутизация)
• Собирать, очищать и импутировать датасеты по фрахту, ценам и спросу/предложению из внутренних и внешних источников
• Создавать интерактивные аналитические и плановые инструменты с визуализацией данных и моделей (например, Dash by Plotly)
• Обсуждать модели с заказчиками, объяснять структуру рынка и ключевые драйверы, переносить доменные знания в модели
• Работать с data-инженерами над выводом моделей в продакшн и интеграцией новых источников данных
• Наставлять коллег и делиться компонентами, знаниями и инновациями

Требования

• 3–5 лет практического опыта в прогнозном моделировании в контексте товарных рынков или трейдинга: мировые торговые потоки, хранение, логистика цепочек поставок, влияние на спрос, предложение и цены
• Знание математической/численной оптимизации (линейное программирование, выпуклая оптимизация)
• Опыт работы с внутренними и внешними заказчиками, самостоятельность и ориентация на цель
• Сильные коммуникативные навыки, умение просто объяснять сложные концепции стейкхолдерам
• Production-ready код на Python и SQL, продуктивное использование AI-генерации кода и Spec-Driven-Development
• Знание библиотек Data Science и аналитики
• Моделирование, трансформация и визуализация данных (например, Python Dash)
• Опыт разработки ПО: модульность, версионирование (GIT), тесты, читаемый код
• Контейнеризация (Docker) и оркестрация (Airflow)
• Плюсом: знание химической отрасли, Databricks и Snowflake
• Желательно: опыт с библиотеками оптимизации (Pyomo, SciPy, Gurobi/CPLEX)

Условия

• Корпоративные бенефиты: поддержка фитнеса, пенсия и общественный транспорт
• 20 дней работы откуда угодно и 4 дополнительных дня на социальные и экологические инициативы
• Возможности постоянного обучения и профессионального развития
• Базовая зарплата в Карлсруэ: €71 600 – €119 400
• Работа в мультидисциплинарной команде из 30+ data scientists

Навыки

• Python
• SQL
• Dash by Plotly
• GIT
• Docker
• Airflow
• Databricks
• Snowflake
• Pyomo
• SciPy
• Gurobi
• CPLEX
• линейное программирование
• выпуклая оптимизация
• машинное обучение
• AI