О вакансии
Мы ищем аналитически мыслящего и инициативного Data Scientist, который будет заниматься анализом больших объёмов данных, разработкой математических моделей и внедрением решений на основе машинного обучения.
Специалист будет работать с пользовательскими данными, выявлять закономерности, разрабатывать алгоритмы прогнозирования и участвовать в создании интеллектуальных функций цифровых продуктов компании.
Эта позиция подходит кандидату, который обладает сильными аналитическими навыками, интересуется искусственным интеллектом и стремится применять современные технологии для решения практических задач.
Обязанности
Анализ и обработка данных
- Сбор, очистка, обработка и анализ больших объёмов данных.
- Проведение исследовательского анализа данных (EDA).
- Выявление закономерностей, трендов и аномалий.
- Разработка методов обработки и интерпретации пользовательских данных.
- Подготовка аналитических отчётов и визуализаций.
- Оценка качества и достоверности данных.
Машинное обучение и разработка моделей
- Разработка, обучение и тестирование моделей машинного обучения.
- Создание алгоритмов классификации, прогнозирования и выявления аномалий.
- Работа с временными рядами и статистическими моделями.
- Оптимизация существующих алгоритмов и повышение точности моделей.
- Проведение экспериментов и оценка эффективности моделей.
- Совместная работа с Backend-разработчиками и AI Engineer для интеграции моделей в продукты компании.
- Мониторинг качества моделей и их дальнейшее совершенствование.
Требования к кандидату
- Опыт работы в Data Science, аналитике данных или Machine Learning от 1 года.
- Уверенное владение Python.
- Знание библиотек Pandas, NumPy, Scikit-learn.
- Опыт работы с SQL и базами данных.
- Хорошее понимание статистики, теории вероятностей и математического анализа.
- Понимание основных алгоритмов машинного обучения.
- Опыт подготовки, очистки и обработки данных.
- Навыки визуализации данных с использованием Matplotlib, Seaborn или аналогичных инструментов.
- Умение оценивать качество моделей и интерпретировать результаты.
- Аналитическое мышление, внимательность к деталям и самостоятельность.
- Умение работать в команде и объяснять сложные результаты простым языком.
- Знание английского языка на уровне чтения технической документации.
- Опыт работы с PyTorch или TensorFlow будет преимуществом.
- Опыт анализа временных рядов и сигналов будет преимуществом.
- Опыт внедрения ML-моделей в реальные продукты будет преимуществом.