Data Scientist (CVM)

Итак, тебе предстоит:

• Участие в построении процессов автоматизации получения данных для моделей
• Подготовка массивов данных для разработки предиктивных моделей
• Разработка и поддержка предиктивных моделей склонности к продукту/оттоку из активной базы
• Разработка отчетности по основным метрикам предиктивной способности моделей
• Использование алгоритмов машинного обучения для решения бизнес задач подразделения
• Взаимодействие с бизнес-заказчиками в части набора фичей и презентации результатов отработки модели
• Визуализация данных, полученных в результате применения алгоритмов машинного обучения
• Развивать и поддерживать полный цикл разработки DS/ML-продуктов - от постановки задачи до выведения моделей в production.

Мы будем рады рассмотреть твою кандидатуру, если у тебя есть:

• Опыт работы в роли Data Scientist от 2-3 лет.
• Уверенное владение Python и основными ML-библиотеками.
• Хорошее понимание принципов работы ML-алгоритмов, опыт их применения на практике.
• Навыки работы с SQL или Spark (можете с их помощью самостоятельно собрать и обработать данные).
• Знание основ статистики (понимание, что такое p-value, и умение проверять статистические гипотезы).
• Готовность общаться с бизнесом и отвечать end-to-end за задачу.

Будет плюсом, если ты:

• Писал(а) production-код.
• Работал(а) с Hadoop или другими инструментами нашего стека.

Наш стек:

• Python + ML libs (pandas, scikit-learn, catboost, pytorch).
• Hadoop (pyspark, hive, hdfs).
• MLFlow, Argo Workflows, Airflow, JupyterHub, K8s.

Что мы предлагаем:

• Трудоустройство в аккредитованную ИТ-компанию
• Возможность работать дистанционно на территории РФ
• Сильную команду из топовых ВУЗов, с которой можно расти.
• Свободу в принятии решений, возможность влиять на процесс и результат.
• Развитое внутреннее DS/DA комьюнити (100+ человек) с регулярными митапами и встречами по обмену опытом.
• Ежегодный процесс ревью.
• Десятки Пбайт разнообразных данных - от классических табличных до гео, графов, кликстримов, текстов и картинок.
• Развитую MLOps инфраструктуру и процессы, мощный кластер с GPU.
• Внешнее и внутреннее обучение, участие в митапах и конференциях.
• Полис добровольного медицинского страхования, обслуживаемый в лучших клиниках.
• Корпоративные скидки на фитнес, обучение, путешествия и т.п.
• Служебную сотовую связь.