Data Scientist
Описание
Что будем делать: Разрабатывать, обучать и валидировать ML/DL-модели для решения конкретных бизнес-задач; Участвовать в подготовке, очистке, предобработке данных и генерации признаков; Выводить модели в продуктивную среду, настраивать интеграцию с источниками и потребителями данных; Мониторить состояние моделей в продакшене и обеспечивать их бесперебойную работу; Искать и внедрять лучшие практики применения машинного обучения; Оптимизировать процессы сбора, очистки, верификации, анонимизации и предобработки данных. Что мы ожидаем от Вас: Опыт в роли ML-инженера/Data Scientist – от 1 года. Сфера – классический ML и CV; Опыт решения алгоритмических/математических задач в целях улучшения качества моделей; Уверенное владение Python и базовым DS-стеком - pandas, numpy, sklearn, statsmodels и др. Опыт работы в направлении Computer Vision: знание библиотек OpenCV, фреймворков глубокого обучения PyTorch, опыт работы с детекторами объектов (например, семейство YOLO); Опыт работы с задачами прогнозирования: классический ML, временные ряды, градиентный бустинг (CatBoost / LightGBM / XGBoost); Базовые занания SQL (умение писать простые запросы к PostgreSQL для выгрузки данных); Понимание основ математической статистики, линейной алгебры и теории вероятностей; Умение писать понятный, поддерживаемый код, опыт работы с Git. Будет плюсом (желательно): Опыт владения BI инструментами (Power BI, QlikSense и др.) или инструментами визуализации, такими как plotly, matplotlib, seaborn; Опыт работы с Docker (контейнеризация ML-сервисов); Опыт создания API для моделей (FastAPI). Что мы за это предлагаем: Выплаты и бонусы: 13 зарплата; бонус к отпуску и значимым событиям (свадьба, рождение детей); ДМС со стоматологией; компенсация занятий спортом, скидки в фитнес-клубах. Условия труда: удаленный формат работы или работа в офисе; современный офис, комнаты приема пищи; скидки на питание. Обучение и карьера: вендорное обучение и сертификация за счет компании; возможность участия в техническом и управленческом кадровом резерве. Экология и благотворительность: помогаем детским домам, школам, приютам для животных; озеленяем город, бережем ресурсы; поддерживаем социальные инициативы сотрудников