Что мы будем делать:
- Исследовать данные;
- Работать с видео и текстом;
- Прогнозировать, классифицировать, сегментировать;
- Автоматизировать выявление мошенничества;
- Выводить модели в прод;
- И многое другое из области машинного обучения и анализа данных.
А кроме этого:
- Делиться находками из данных с бизнес-заказчиками;
- Встраивать ML-модели в бизнес-процессы для принятия решений на основе обработки данных;
- Помогать проводить и оценивать результаты A/B-тестирования;
- Оптимизировать процедуры сбора, очистки, верификации, анонимизации, предобработки данных.
Что мы ожидаем от Вас:
- Практический опыт работы с ML от 5-ти лет;
- Образование высшее. Желательно - математика, статистика, вычислительная техника;
- Владение техниками и алгоритмами машинного обучения, фокус на прогнозную аналитику (Predictive Analytics) и работу с естественным языком (NLP). Computer Vision будет преимуществом;
- Опыт вывода моделей в прод и построения продовских пайплайнов;
- Умение анализировать данные и генерировать новые признаки из существующих;
- Хорошее владение мат. статистикой, линейной алгеброй, численными методами;
- Опыт работы с микросервисной архитектурой – Kubernetes, Docker, Kubeflow;
- Английский - Intermediate
Желательно:
- Опыт владения BI инструментами (Power BI, QlikSense и др.) или инструментами визуализации, такими как plotly, matplotlib, seaborn;
- Oпыт работы с БД (SQL, NoSQL).
Что мы за это предлагаем:
Выплаты и бонусы:
- Конкурентная заработная плата +13 зарплата (годовой бонус);
- ДМС со стоматологией;
- Компенсация спорта. Скидки в фитнес-клубах;
- Бонус к отпуску;
- При переезде предоставим квартиру на первое время.
Условия труда:
- Современный офис с тренажерами, office kitchens и банкоматами или удаленный формат работы;
- Столовые в офисах и скидки на питание.
Обучение и карьера:
- Вендорное обучение и сертификация за счет компании;
- Обучение английскому и общение с иностранными заказчиками;
- 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.
