Что предстоит делать:

анализ новых источников данных, оценка эффективности новых данных;
расширение текущих моделей на большее количество сегментов;
разработка/улучшение моделей;
автоматическое переобучение моделей;
анализ неструктурированных данных и использование LLM моделей;
взаимодействие с заказчиками в рамках проектов по разработке моделей;
принимать участие в подготовке и согласовании проектной документации на разработку/ доработку ИС;
участие в тестировании моделей.

Что для нас важно:

высшее физико-математическое / техническое / экономическое образование;
основания линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей и математической статистики;
основы машинного обучения и методов анализа данных;
уверенное владение стандартным стеком python-библиотек (pandas, numpy, sklearn, scipy, matplotlib, LightGBM и тд);
опыт работы с большими данными, hadoop, hive/impala, spark;
знание SQL, pyspark, git;
основы PyTorch;
опыт работы в проектах по машинному обучению;
опыт разработки LLM пайплайнов;
знание английского языка на уровне чтения технической и научной литературы в предметной области.