Свободное владение python (библиотеки numpy, pandas, PyTorch). Написание SQL запросов. Опыт решения классических NLP задач (классификация, кластеризация, разметка последовательности).
Опыт работы в роли Data Scientist / аналитика данных от 3-х лет. Глубокое знание математической статистики, теории вероятностей, линейной алгебры...
Практический DS-опыт от 2 лет в CoreML/TimeSeries. Опыт полного цикла решения ML задачи: предобработка данных, выбор алгоритмов и...
Релевантный опыт работы от 3-х лет. Опыт реализации проектов в области AI / ML, разработка продуктов на основе AI.
Участие в олимпиадах по математике, экономике или Data Science; участие в соревнованиях по Data Science. Участие в хакатонах будет преимуществом.
Успешный профессиональный опыт работы в финтех индустрии не менее 1 года, или стаж в DS и ML более 2 лет.
Опыт работы в роли Data Scientist от 3 лет с подтверждёнными результатами по внедрению сложных алгоритмических решений от исследований до...
Имеет высшее образование (техническое, математическое). Обладает опытом в области DS от 1 года. Отличное знание Python, SQL. Отличное знание математической...
Опыт работы в DS-сфере от 3ех лет. Бэкграунд в Causal Inference / эконометрике (наука, учеба, работа). Владение базовым финансовым...
Опыт работы на позиции Data Scientist или Computer Vision Engineer от 2 лет, с фокусом на задачи компьютерного зрения.
Опыт работы на аналогичной позиции от 3 лет (предпочтительно в игровой индустрии и/или мобильном маркетинге). Python: уверенное владение.
...потоковой обработкой данных (Kafka). Опыт менторства или организации процессов для команд data-аналитиков. Опыт работы data-аналитиком или data-scientist.
Понимание языков программирования (Python). Навыки Data Scientist. Математическое мышление, опыт работы с математическими моделями и статистикой, умение формулировать гипотезы, проводить...
Опыт работы в DS от 3 лет. Опыт работы с Deep Learning в Аудио и других областях, опыт использования современных...
Математический бэкграунд. Опыт работы в Data Science от 3-х лет. Хорошее знание Deep Learning, прикладной опыт обучения моделей.
Опыт работы на позиции Data Scientist от 3-х лет. Профильное образование (прикладная математика, компьютерные науки, теоретическая и прикладная лингвистика).
Физико-математическое, экономико-математическое образование. Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения. Умение работать с данными (анализ...
Физико-математическое, экономико-математическое образование. Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения. Умение работать с данными (анализ...
От 5 лет на позиции Data Analyst или от 3 лет на позиции Data Scientist. Коммуникабельность, обязательность, систематичность, стремление достигать...
Высшее образование. Знание классического ML, опыт внедрения моделей в пром-процессы, включая проведения бизнес-аналитики. Языки: SQL, Python и опыт...
Высшее образование. Опыт работы и глубокое понимание классического ML не менее 3х лет. Продвинутые знания статистики и машинного обучения.
Знание классического ML. Промышленный опыт разработки и внедрения моделей на табличных данных. Уверенное владение ML-стеком Python: lightgbm/xgboost/catboost...
Хорошее знание Pytorch. Опыт написания SQL запросов или работы со Spark. Широкий кругозор в ML и DL. Самостоятельность, ответственность.
Опыт в Data Science и разработке на Python не менее 4х лет. Опыт построения комлпексных ML моделей / разработки MVP.
Высшее образование в сфере компьютерных наук, физ-мата, прикладной математики и информатики. Приветствуются дипломы технических и научных ВУЗов. Знание мат.
Разработка end to end ML пайплайнов: от «сырых» данных до продакшена, включая чистый код. - Глубокий опыт с временными рядами. -
Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики. Понимание базовых алгоритмов машинного обучения. Уверенное владение Python (pandas / numpy / sklearn).
Имеете опыт разработки, вывода в прод и поддержки высоконагруженного ML-сервиса с LLM. Обладаете опытом в области анализа данных и...
Отличные знания в области классического data science / математики / статистики. Опыт работы с архитектурами Transformer/LSTM/RNN на численных данных и...
Опыт работы Data Scientist от 2 лет. Высшее образование (математика, статистика, IT, экономика). Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn).
Опыт разработки на Python от 5 лет. Разработка сервисов и API (FastAPI или аналоги), очереди/воркеры/фоновые задачи, интеграции во...
Опыт реализации и применения моделей машинного обучения для продакшена. Опыт построения NLP-моделей или рекомендаций/персонализированного поиска. Владение python с...
Опыт работы в ведущих аналитических центрах, технологических и IT компаниях на должности python-разработчик / аналитик данных / data-scientist / data-engineer.
Высшее образование в таких предметных областях, как: математика, финансы или экономика, информатика, физика, инженерия или аналогичные. Исследовательский склад ума: быть...
Опыт работы с GenAI / LLM от 1,5 лет. Опыт разработки на Python от 3 лет. Уверенное понимание asyncio, FastAPI...
Уверенное знание Python и стандартных DS библиотек (numpy, pandas, sklearn, etc.). Знание хотя бы одного диалекта SQL (предпочтительней PostgreSQL).
Высшее образование. Опыт работы в области Data Science или аналитики данных от 2 до 4 лет. Опыт работы в финансовом...
Опыт работы в DS/ML. Отличное знание бустингов. Отличное знание Pytorch (must, это то, без чего ты не сможешь работать).
Высшее образование в области технических / физико-математических наук. Знание классического машинного обучения и статистического анализа. Знание алгоритмов и структур данных.
Высшее образование в области технических / физико-математических наук. ML, DS опыт от 5 лет. Знание классического машинного обучения.
Опыт от 1+ года в ASR, TTS или другом аудио-ML. - Глубокое знание современных архитектур DL для речи (RNN...
Classic ML / DL: Spark, pytorch-lightning, pytorch-distributed. LLM / GenAI: langchain, smolagents, huggingface, faiss, vllm, lm-eval, rag-пайплайны.
Опыт работы от 3х лет. Опыт доведения ML-моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес от внедрения.
Опыт работы аналитиком данных/ Data Scientist от 3-х лет (желательно в сфере производства/ IT/ машиностроения/ микроэлектроники). Опыт работы или...
Опыт в качестве Data Scientist или ML engineer от 3ех лет. Знание Python. Знание классических алгоритмов и структур данных.
Опыт работы на позиции Data Scientist, ML инженер, LLM инженер (уровень Senior). Опыт работы с машинным обучением, фреймворками и инструментами...
Высшее образование. Опыт работы от 5 лет в DS/NLP, включая от 1 года работы с LLM, опыт с production.
Опыт работы в Data Science от 3-х лет. Уверенное владение Python и SQL (написание чистого кода, оптимальных SQL-запросов).
Мы — операционный центр одного из крупнейших банков России. Каждый день через нас проходят миллионы задач: от клиентских обращений до внутренних банковских процессов. За этим стоят тысячи сотрудников, сложная логистика распределения нагрузки и ответственность за качество обслуживания на масштабе, который мало кто видел изнутри. Мы строим систему, которая позволит предвидеть будущее — в буквальном смысле. Задача, которую вы будете решать Нам нужно точное почасовое прогнозирование входящего потока задач на горизонт 90 дней . Это: - Тысячи типов задач с разными паттернами сезонности, аномалиями и зависимостями - Миллионы событий в обучающей выборке - Бизнес-критичная точность: ошибка прогноза напрямую влияет на укомплектованность смен и качество обслуживания клиентов Обязанности Проектировать и обучать модели прогнозирования временных рядов на промышленном масштабе (тысячи рядов, миллионы наблюдений) Исследовать и применять подходы: от классических (ARIMA, Prophet, ETS) до современных (TFT, N-BEATS, LightGBM с лаговыми признаками, нейросетевые архитектуры) Решать задачи иерархического прогнозирования: согласовывать прогнозы по типам задач, подразделениям и временным горизонтам Разрабатывать пайплайны feature engineering с учётом календарных эффектов, праздников, внешних факторов Строить систему мониторинга качества прогнозов и автоматического переобучения Работать в команде из нескольких DS-разработчиков Требования Опыт промышленной разработки ML-систем от 3 лет Глубокая экспертиза в прогнозировании временных рядов: вы знаете не только как обучить Prophet, но и почему он ошибается Уверенное владение Python: pandas, numpy, scikit-learn, одна или несколько из: statsmodels, sktime, darts, NeuralForecast Понимание метрик качества прогнозов (MAPE, WAPE, sMAPE, pinball loss) и умение выбирать правильную под задачу Опыт работы с большими объёмами данных (десятки миллионов строк и выше) Навыки работы с Git, умение писать читаемый, поддерживаемый код Условия Что мы предлагаем · Задачу, которая не даст скучать: масштаб, сложность и прикладной результат — всё в одном месте · Команду: несколько сильных DS-разработчиков, с которыми можно расти и спорить про архитектуру · Влияние: ваши модели определяют, как банк планирует нагрузку на тысячи сотрудников · Конкурентный уровень дохода — обсуждается индивидуально по итогам интервью · Гибридный формат работы · ДМС, корпоративное обучение, доступ к внутренним платформам и данным Процесс отбора 1. Скрининг резюме 2. Техническое интервью (разбор подхода к задаче прогнозирования, вопросы по ML и инженерии) 3. Финальное интервью с командой и руководителем Если вы давно искали задачу, где временные ряды — это не игрушечный датасет, а живая, сложная и важная система — вы нашли её. Откликайтесь. Будем рады познакомиться.