Data scientist

Москва
Полный день

Для расширения нашей команды Data Science мы ищем как опытных, так и начинающих data scientists, которым интересно применять математические модели и статистику для решения бизнес-задач в промышленности.

Наши модели уже сейчас приносят пользу бизнесу, например:

  1. Мы предсказываем поломки оборудования на Стане-2000;
  2. Мы рекомендуем оптимальные режимы обжиговых машин для увеличения качества нашей продукции;
  3. Мы умеем детектировать брак на стальном листе, используя данные с видеокамер.

У нас ты будешь работать с современным стеком технологий на высокопроизводительном кластере и видеть, как твои модели напрямую влияют на производственный процесс крупного предприятия.

В твои обязанности будет входить:

  • Применение алгоритмов машинного обучения для решения поставленных бизнес-задач;
  • Сбор данных из внутренних баз данных и работа с внешними источниками информации;
  • Взаимодействие с заказчиком в процессе реализации задачи;
  • Подготовка аналитических отчетов;
  • Презентация финального продукта заказчику.

Тебе нужно уметь:

  • Программировать на языке Python;
  • Мы ожидаем, что ты хорошо знаешь numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, xgboost/lightgbm. Также желательно знать tensorflow/pytorch и PySpark;
  • Писать SQL-запросы средней сложности;
  • Подбирать предпосылки и алгоритм машинного обучения, соответствующие поставленной бизнес-задаче.

Тебе нужно знать:

  • Теорию вероятности и математическую статистику;
  • Алгоритмы машинного обучения (линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, random forest, gradient tree boosting, нейронные сети);
  • Приветствуется успешное участие в чемпионатах по машинному обучению (например, Kaggle).

Мы предлагаем:

  • Работу в профессиональной команде, которая готова делиться знаниями и опытом;
  • Офис на м. Войковская или МЦК Балтийская;
  • График работы 5/2 (40 часов в неделю), гибкое начало дня;
  • Официальное трудоустройство;
  • Корпоративную мобильную связь, медицинскую страховку и страхование жизни;
  • Современное рабочее пространство и уютные зоны отдыха;
  • Спортзал и велопарковку;
  • Оплату дистанционных курсов и участия в профессиональных конференциях.