Исследователь больших данных/ Middle+ MLE (GeoML)

Немного о команде:

• Кросс-функциональная команда DS/MLE/DevOps;
• Сами генерим идеи и доводим их до прода;
• Используем передовой стек, стараемся сначала думать и проектировать, а потом делать;
• Регулярно проводим Code Review;
• Стараемся придерживаться методологий ModelOPS - модели не заканчиваются в ноутбуках;
• Работаем по Scrum

Будущие задачи:

• Разработка ML-моделей для различных проектов в стриме Geo (прогнозные модели для открытий новых локаций);
• Разработка пайплайнов обработки данных на Python, поддержка и выкатка моделей в прод;
• Исследования по улучшению качества моделей;
• Мониторинг качества моделей, фичей;
• Система тестов обработки данных;
• Разработка сценариев CI/CD

Наш идеальный кандидат:

• Считает, что ML - не цель, а средство решения бизнес-задачи;
• Проактивен (не ждёт ТЗ от менеджеров, а предлагает варианты решения проблемы);
• Понимает, как обученную гео-модель довести до прода;
• Способен взять небольшой проект и довести его от идеи до результата (желательно финансового);
• Может обучить ML-модель и упаковывать её в рабочий сервис и поставить расчеты на расписание;
• Небольшой размер обучающей выборки не пугает, а побуждает искать способы работы с ней
• Имеет опыт работы от 3+ лет

Тех скиллы:

• Python - писать качественный читаемый код;
• PySpark, Postgres - хорошее знание SQL и работа с распределенными вычислениями;
• Airflow, Grafana - постановка задач на расписание и мониторинг основных метрик;
• Git, DVC, MLFlow - умение работать с системой контроля версий кода и трекать ML-эксперименты;
• Docker - разработанный ML-сервис должен быть упакован в контейнер для дальнейшего использования;
• Матстат, методы оптимизации, ML-методы - хорошее понимание работы ML-моделей и способов их применения для оптимизации бизнес задач

Мы предлагаем:

• Оформление в штат аккредитованной IT-компании с первого рабочего дня;
• Годовое премирование на основании результатов;
• Компенсационный пакет - ДМС со стоматологией;
• Официальную оплату труда;
• Удобный формат работы;
• Корпоративные скидки