ML-инженер / Data Scientist

16 Февраля

Партнерские Вакансии

Компания "Строительный Двор"

Более 300 человек в Тюменском и Московском центрах разработки принимают активное участие в проектах компании, направленных на разработку наших внутренних ERP систем, приложений, интернет-магазинов.

Ищем специалиста Data Science и Machine Learning для решения задач в области DIY ритейла, е-commerce для крупной компании с развитой сетью филиалов.

Чем предстоит заниматься:

• извлечение сырых данных, написание запросов к разнородным СУБД;
• обработка данных – очистка, обогащение, проверка качества;
• построение моделей машинного обучения (прогноз, классификация, кластеризация и т.п.);
• внедрение построенных моделей в виде интеллектуального компонента для микросервисов, выполняющих бизнес-задачи;
• выявление закономерностей в данных и описание их в виде аналитических отчетов;
• интеграция готовых моделей в реальные сервисы и приложения;
• ускорение работы моделей, снижение нагрузки на серверы и оптимизация потребления ресурсов;
• обеспечение непрерывной работы моделей, контроль качества, автоматическое обновление на основе новых данных.

Что мы предлагаем:

• стабильная «белая» заработная плата;
• аккредитованная ИТ-компания;
• график 5/2;
• мощная техника для работы;
• оформление в штат компании с первого рабочего дня по ТК РФ;
• бонусы от компании: юридическая помощь, компенсация детского сада, скидки для сотрудников;
• система адаптации и наставничества на период испытательного срока (3 месяца);
• возможность посещать конференции, митапы и другие мероприятия за счет компании;
• комфортный офис: удобные переговорки, слип-боксы, кофе-зоны, PS5, настольный футбол и теннис;
• насыщенная корпоративная культура: праздничные мероприятия, тимбилдинги, кибертурниры, спортивные мероприятия, дни настольных игр.

Что для нас важно:

• высшее образование в IT-сфере;
• знание математической статистики, теории вероятностей, основ математического анализа и векторной алгебры;
• знание Python;
• знание SQL;
• знание основных моделей машинного обучения (для прогнозирования, классификации, кластеризации);
• опыт работы в данной сфере - 1 год и более.

Будет плюсом:

• знание нейросетевых моделей и фреймворков (для работы с текстовыми данными, изображениями, видео, аудио);
• наличие выполненных проектов по машинному обучению (проекты на GitHub, аккаунт в kaggle, научные или популярные публикации, участие в других конкурсах);
• наличие сертификатов о прохождении обучения.

Стек используемых технологий:

SQL, Python (numpy, pandas, sklearn, matplotlib/seaborn, nltk, keras/pytorch/tensorflow), алгоритмы машинного обучения.