Описание:
Современная и высокотехнологичная компания, занимающаяся разработкой инновационной платформы для научных исследований, а также разработкой прикладного ПО, виртуальных тренажеров, созданием новых средств связи и исследованиями в области искусственного интеллекта, нейронных сетей и машинного обучения в поиске Data scientist.
Требования:
Знание современных инструментов ML\DS; Отличное знание Python; Знакомство с библиотеками для анализа данных: numpy, pandas, matplotlib или seaborn; Опыт решения задач компьютерного зрения: OpenCV; Опыт работы с реляционными БД (свободное составление и чтение запросов); Желательно знание Clickhouse, PostgreSQL; Опыт работы с Git; Знание методов статистического анализа данных, построения математических моделей, теория графов; Опыт обучения нейронных сетей. Понимание основ машинного обучения. Знание современных архитектур нейронных сетей. Опыт практического применения нейронных сетей в проектах; Знание одного из фреймворков машинного обучения (например: TensorFlow, CNTK, Keras, PyTorch, Caffe, Nvidia TLT и т.д.). Что мы предлагаем: работа в аккредитованной IT компании; оформление в соответствии с ТК РФ (белая ЗП, выплаты больничных и отпускных); ежегодная индексация заработной платы; премия по результатам работы за квартал/год; ДМС-получение услуг в соответствии со стажем работы в компании; оплата такси до офиса и обратно (до 20 тыс. в месяц); организованное питание (завтрак, обед, ужин – все вместе 150 руб./день) на территории компании; комфортные условия труда (современные ПК, два монитора, дооснащение по просьбе сотрудника); дополнительные выплаты при важных событиях в жизни (рождение ребенка, свадьба и тд) подарки к праздникам для детей; путевки в детские лагеря; компенсация затрат на переезд, материальная помощь при аренде жилья.
Обязанности:
Анализ данных из различных источников; Разработка моделей машинного обучения: выбор признаков, алгоритмов, метрик качества, алгоритмов препроцессинга данных; Выявление тенденций и прогнозирование событий и рисков на основе больших объемов данных; Документирование моделей, процессов и функций их применения; Развитие внутренней инфраструктуры для обработки, хранения и анализа данных.
