Специалист по науке о данных

Задачи

• Автоматизация процесса обработки больших данных с использованием машинного обучения для решения практических задач компании.
• Разработка моделей как с использованием алгоритмов машинного обучения, так и без, их внедрение в бизнес-процессы компании, повышение их точности прогнозирования.
• Взаимодействие с заказчиками моделей, дата-инженерами и дата-аналитиками в рамках задачи по разработке и внедрению моделей. Задачи включают разработку модели любой сложности (логистические регрессии, классификации, нейросети, AI и т.д.).
• Формализация требований к сбору обучающей выборки.
• Генерация и проверка гипотез.
• Проведение исследований алгоритмов машинного обучения.
• Дизайн, разработка и тюнинг моделей машинного обучения.
• Построение и оптимизация пайплайнов от признаков до обучения моделей.
• Продуктивизация ML-решений.
• Проведение аналитических исследований и R&D на больших данных с применением ML.
• Нахождение оптимального архитектурного решения для удовлетворения потребностей бизнеса.
• Поддержка работоспособности решений, контроль качества получаемых данных.

Наши ожидания

• Техническое образование (можно неполное высшее).
• Опыт работы в аналитике/Data Science от 1-го года.
• Знание теории вероятности, мат. анализа и линейной алгебры, достаточного для чтения научных статей и проведения экспериментов.
• Умение проверять статистические гипотезы, знание основных критериев.
• Знание и понимание основных метрик и принципов оценки качества моделей и получаемого с их помощью результата, способов валидации моделей.
• Уверенное знание Python (+ классический набор библиотек для анализа данных/машинного обучения: Scikit-learn, NumPy, pandas, Plotly/Matplotlib/Seaborn).
• Опыт обучения моделей градиентного бустинга, использования одной из библиотек (CatBoost, LightGBM, XGBoost).
• Знание SQL, опыт работы с реляционными СУБД на уровне пользователя.
• Умение работать с Git.

Мы предлагаем

• Гибкую систему премирования.
• Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолога и страхование жизни, компенсацию питания и оплату мобильной связи.
• Работу в компании с развитой инженерной культурой.
• Автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое.
• Возможность профессионального роста, программы развития для сотрудников.
• Корпоративное обучение и доступ к базе знаний.
• Внутренние профессиональные сообщества и мероприятия.
• Гибридный формат работы.
• Современный офис в 2-х минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ.

С каждым годом на выбор сотрудника становится доступно больше дополнительных опций. Например, частичная компенсация путешествий, затрат на обучение, спортивных занятий.