ML-инженер (аналитик)

15 Ноября

Партнерские Вакансии

Компания "ГК InnoSTage"

Что предлагаем:

Комфортные условия. Даем возможность настроить рабочий процесс под себя — гибкое начало дня и гибридный (либо полностью удаленный) формат работы. Заботимся о здоровье: расширенный ДМС со .стоматологией с первого месяца, страховка в зарубежных поездках, корпоративные психологи. Еще мы дарим бонусы к таким важным событиям в жизни, как свадьба или рождение ребенка.

Обучение и развитие. Cотрудники Innostage делятся практическим опытом и разработками на топовых конференциях, таких как PHDays и OffZone. Мы прокачиваем soft и hard skills сотрудников, как на внешних тренингах, так и регулярно устраиваем внутренние workshop. Обучение за наш счет. Есть доступ к корпоративной библиотеке Альпина. Нам важно, чтобы работа была не только эффективной, но и приятной.

Аккредитованная компания. Innostage входит в список аккредитованных организаций Минцифры. Мы предоставляем возможность получить отсрочку сотрудникам с профильным высшим образованием.

Активная корпоративная жизнь. Читаем книги, смотрим фильмы и потом оживленно обсуждаем их на встречах, играем в футбол, волейбол, баскетбол и ценим хорошие настолки.

Вам предстоит:

• Собирать, очищать и подготавливать данные для анализа и моделей машинного обучения.
• Обеспечивать качество данных, разрабатывать процедуры для проверки их точности.
• Проводить анализ данных, выявлять закономерности и инсайты, которые помогут бизнесу.
• Разрабатывать ML-решения для мониторинга и оперативного реагирования на инциденты.
• Оптимизировать модели машинного обучения и внедрять их в production-среду.
• Поддерживать и развивать существующие ML/DS проекты.
• Сотрудничать с командой разработки для улучшения аналитических продуктов и сервисов.
• Настраивать аналитические части продуктов, писать запросы и создавать визуализации для пилотных внедрений.

Мы хотим видеть:

• Опыт работы с инструментами анализа данных и ML (Python, R, SQL).
• Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и опыт их применения.
• Навыки очистки и подготовки данных для анализа.
• Опыт работы с инструментами визуализации (Tableau, Power BI, matplotlib).
• Опыт внедрения моделей машинного обучения в production.
• Способность к проведению статистического анализа и интерпретации результатов.
• Понимание мониторинга и реагирования на инциденты.
• Коммуникабельность и умение работать в команде.

Будут плюсом:

• Навыки создания гипотез и анализа данных для мониторинга безопасности.
• Опыт разработки коннекторов и парсинга данных.
• Знание технологий для работы с большими данными (Hadoop, Spark).
• Понимание DevOps-практик.
• Опыт в тестировании и обеспечении качества данных.
• Готовность участвовать в пилотных внедрениях и выездных проектах.