Адаптируем резюме под ATS-фильтры, подготовим сопроводительное на основе резюме и вакансии, соберём гайд подготовки к собеседованию, найдём контакты HR и нанимающих
Ключевой фокус: классические ML-модели на табличных данных и временных рядах.
Разработка production-моделей для бизнес-задач: прогнозирование, классификация, детектирование аномалий, анализ временных рядов. Полный цикл ML-проекта: постановка задачи совместно с заказчиком, подготовка данных и признаков, обучение и валидация моделей, вывод в прод, оценка влияния на бизнес-метрики.
Soft skills:
• Продуктовое мышление: понимание, зачем модель нужна пользователю и какую метрику она сдвигает
• Готовность искать точки роста, предлагать нестандартные решения и отстаивать их на встречах с заказчиком
• Хорошие навыки коммуникации и работы в команде
• Участие в запуске ML-проектов от постановки задачи до вывода в прод
• Проектирование и обучение моделей на классическом ML-стеке (gradient boosting, linear models, ensemble methods)
• Разработка и реализация пайплайнов обработки данных, feature engineering и валидации моделей
• Оценка рисков применения ML-решений с учётом специфики бизнес
- и технологических процессов
• Исследование современных подходов в области tabular ML, forecasting и anomaly detection для применения в задачах компании
• Python (уверенное знание)
• Pandas, NumPy, Scikit-learn
• XGBoost / LightGBM / CatBoost
• Временные ряды и прогнозирование: Statsmodels, Prophet / Sktime / Skforecast
• Классические методы ML: деревья решений, бустинг, линейные модели, кластеризация, снижение размерности
• Статистика и интерпретация экспериментов (A/B, hold-out, cross-validation)
• SQL (самостоятельная работа с данными)
• Git
• Опыт вывода ML-моделей в прод и построения воспроизводимых экспериментов
• Высшее техническое образование (Computer Science, прикладная математика, AI/ML или смежные области)
• DVC, MLflow
• Airflow
• Docker / Kubernetes
Разработка AI-решений на базе LLM и NLP: построение архитектуры вокруг сторонних LLM, обучение нейросетевых моделей на GPU-кластере, вывод решений в прод. Участие в формировании технической стратегии AI и выборе технологического стека. Ключевой фокус: р...
ПодробнееРазработка внутренней корпоративной ИИ-платформы для автоматизации процессов, поддержки сотрудников и повышения эффективности взаимодействия с данными. В задачи проекта входит создание удобных пользовательских интерфейсов (чат-ассистенты, RAG-поиск, ген...
Подробнее {"SESS_AUTH":{"POLICY":{"SESSION_TIMEOUT":24,"SESSION_IP_MASK":"0.0.0.0","MAX_STORE_NUM":10,"STORE_IP_MASK":"0.0.0.0","STORE_TIMEOUT":525600,"CHECKWORD_TIMEOUT":2880,"PASSWORD_LENGTH":6,"PASSWORD_UPPERCASE":"N","PASSWORD_LOWERCASE":"N","PASSWORD_DIGITS":"N","PASSWORD_PUNCTUATION":"N","PASSWORD_CHECK_WEAK":"N","PASSWORD_CHECK_POLICY":"N","PASSWORD_CHANGE_DAYS":0,"PASSWORD_UNIQUE_COUNT":0,"LOGIN_ATTEMPTS":0,"BLOCK_LOGIN_ATTEMPTS":0,"BLOCK_TIME":0}},"SESS_IP":"10.0.136.6","SESS_TIME":1791429582,"IS_EXPIRED":null,"BX_SESSION_SIGN":"fbcfb83542b61e760470d4966c9115e4","fixed_session_id":"75e14bf7cf051ed0bb507805ba588722","SESS_SHOW_INCLUDE_TIME_EXEC":null,"IBLOCK_COUNTER":[53691]}Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь на обработку файлов cookie и c Политикой обработки персональных данных
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
ЖмитеГайд по безопасности
