Должностные обязанности:

• Участвовать в создании автоматизированных процессов для получения данных, необходимых для моделей.

• Готовить данные для разработки моделей машинного обучения.

• Разрабатывать и поддерживать модели машинного обучения для различных задач, таких как аплифт, склонность к продукту, отток клиентов и другие.

• Создавать отчеты по основным метрикам качества работы моделей.

• Применять алгоритмы машинного обучения для решения бизнес-задач.

• Визуализировать данные, полученные в результате работы моделей машинного обучения.

• Развивать и поддерживать полный цикл разработки DS/ML-продуктов, от постановки задачи до вывода моделей в production.

• Оценивать качество моделей и интерпретировать полученные результаты.

Требования к кандидату:

• Уверенное владение SQL для написания сложных и производительных запросов (CTE, оконные функции).

• Отличные знания Python и библиотек для разработки ML (pandas, matplotlib, numpy, pytorch, scikit-learn, xgboost, lightgbm, catboost).

• Понимание ML Ops и опыт использования инструментов, таких как MLFlow, DVC итд.

• Опыт разработки ML-моделей и нейронных сетей.

• Навыки работы с инструментами бизнес-анализа: PowerBI, Tableau или Apache Superset.

• Опыт работы с базами данных: MS SQL, ClickHouse, PostgreSQL.

• Знание технологий Big Data: HiveQL, Hadoop, Apache AirFlow, Apache Spark, Apache Flink, Jupyter Notebook.

• Опыт деплоя моделей в продакшн

Будет плюсом:

• опыт работы в NLP

• опыт работы с рекомендательными системами

• 5ти дневная рабочая неделя;
• Гибкий график (возможен гибрид);
• Офис в центре города (ориентир станция метро Пушкина);
• Конкурентная заработная плата;
• Корпоративный тренажерный зал;
• Корпоративный английский.

Контактная информация доступна авторизованным пользователям