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.
