Data science инженер

Описание

Теоретическая подготовка

Требуется:

• Математика (линейная алгебра, дифференциальное исчисление, тервер и статистика).
• Классические алгоритмы машинного обучения (деревья решений, линейная регрессия, логистическая регрессия, метод опорных векторов).
• Метрики качества (точность, полнота, nDCG, ROC-AUC).
• Английский для чтения документации и научных статей.

Желательно:

• Свёрточные сети (MobileNet, EfficientNet).
• Знание подходов для сжатия и быстрого поиска в векторном пространстве: PCA, LSH.
• Композиции алгоритмов (случайный лес, градиентный бустинг).

Практическая подготовка

Требуется:

• Linux, git.
• Знание Python (scikit-learn, pandas, NumPy, Matplotlib).
• Знание SQL.

Желательно:

• PostgreSQL, ClickHouse.
• Gitlab или подобные системы.
• Знание библиотек для работы с нейросетями (одной или нескольких: Keras, TensorFlow, PyTorch).
• Опыт работы с Hadoop и Apache Spark.
• Знание Scala.
• Опыт доведения моделей машинного обучения до production.

Какими задачами предстоит заниматься:

• Поддержка существующих проектов (товарные рекомендации, поиск по картинке, улучшение поисковой системы).
• Расширение возможностей существующих проектов.
• Разработка новых систем (прогнозирование оттока, прогнозирование спроса).

Что предложим:

• IT-офис на выбор: ул. Черняховского, 86 или свой дом :)
• Оклад по результатам собеседования (ограничен только опытом и знаниями).
• Возможность работать в крупном, постоянно развивающемся e-commerce проекте с интересными задачи в области Data Science.
• Поездки на IT-конференции, митапы, учебные курсы за счёт компании.
• Команда профессионалов, в которой принято совершенствоваться и делиться знаниями.
• Гибкое начало рабочего дня (выход с 7:00 до 11:00).
• Бесплатный спортзал на территории компании, штатный тренер.
• Терапевт и стоматолог на территории компании.