Data Scientist

Задачи:

• Трансформация бизнес запросов на язык машинного обучения:
• Анализ запросов (проблематики) от производства;
• Формирование возможных ML решений этих проблем;
• Работа с продукционным стеком CV;
• Поиск необходимых для задач данных и анализ качества;
• Подготовка данных для эксперимента;
• Постановка и проведение экспериментов с моделями, выбор наилучшего подхода;
• Выбор и обоснование метрики оценки качества;
• Объяснение простым языком результатов разработки ML модели;
• Написание чистого продакшн кода и выведение модели в работу;
• Постановка задач и управление аналитиком;
• Презентация и защита результатов исследования.

Требования:

• Высшее техническое/математическое/экономическое;
• Знание методов математического моделирования, машинного обучения, статистики, оптимизации. Понимание задач регрессии, классификации, кластеризации; а также применения различных метрик качества к основным видам задач;
• Умение оперативно погрузиться в производственную задачу, изучить нюансы производства и технологий;
• Понимание методов интерпретации black box моделей (SHAP, Monoforest) и умение применять их на практике будет плюсом;
• Уверенное владение библиотеками Python (Numpy, Pandas, Sklearn, SciPy), умение визуализировать данные;
• Опыт работы с библиотеками машинного обучения XGBoost, CatBoost, Scikit-learn. Опыт анализа временных рядов, знание R forecast, Prophet – приветствуется;
• Опыт работы с TensorFlow (Keras) или PyTorch, знание основных архитектур нейросетей будет плюсом;
• Уверенное знание SQL. Опыт работы с Hadoop в качестве аналитика будет плюсом (Hive, Spark);
• Опыт работы с GitLab, Jira, Confluence.
• Будет преимуществом:
• Опыт работы с Apache Spark (PySpark), Hadoop/Spark;
• Опыт работы с алгоритмами CV (классификация, сегментация, object detection);
• Опыт работы с продукционным стеком CV (TensorRT, Nvidia Deepstream, Docker, ONNX);
• Успешный опыт участия в конкурсах машинного обучения (kaggle и аналогичные);
• Опыт работы с временными рядами, обработкой текстовых данных.

Мы предлагаем:

• График работы 5/2 (возможен удаленный формат);
• Современный офис с инновационной зоной. В пешей доступности от метро «Полянка»;
• Конкурентный уровень заработной платы, годовые бонусы;
• Корпоративные льготы: ДМС, стоматология, льготное страхование родственников, банковские продукты сотрудникам и скидки партнеров;
• Обучение и развитие: английский язык в лучших языковых школах, большое количество обучающих курсов от внутреннего корпоративного университета, посещение митапов и конференций.