Минимум 5 лет в Data Science, из них 3+ года доведения ML-моделей до production. Опыт работы с данными...
...данными и признаками (CatBoost / LightGBM / Scikit-learn). Дружит с Big Data: уверенно пишет сложные запросы на SQL (Hive/Spark) для...
Опыт работы с Big Data-инструментами (PySpark, Hadoop, Hive) и владение SQL. Опыт работы с Docker, Kubernetes, Kafka, PostgreSQL, Airflow.
Мы в поиске стажера по Data Science, который будет совместно с командой внедрять современные ML и AI решений в различные процессы всех линий бизнеса Сбербанк Страхования. Обязанности Исследование данных (EDA): визуализация распределений, поиск аномалий, проверка статистических гипотез; Разработка и обучение моделей на размеченных данных; Написание чистого Python-кода; Участие в построении пайплайнов для предобработки данных; Оформление результатов работы в виде дашбордов или презентаций для бизнеса; Документирование кода и экспериментов (MLflow / комментарии). Требования Образование: Студент 3–4 курса или магистратуры технической специальности (Матмех, ВМК, Физтех, ИТ или смежные); Языки: Уверенный Python (типизация, ООП — базово) и владение SQL (JOIN, оконные функции); Инструменты: Опыт работы с Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn; знакомство с Sklearn; Математика: Понимание основ линала, матстатистики и теории вероятностей (знаешь, чем отличается корреляция от ковариации); Условия Гибридный формат работы, в современном офисе в Москве на Проспекте Мира (Олимпийский 14, БЦ Даймонд Холл)
Глубокие знания алгоритмов, понимание принципов ООП, паттернов проектирования. Опыт работы с Apache Airflow. Опыт работы Data Engineer/Data Scientist.
Опыт работы в ритейле! Уверенное владение SQL, R или Python (pandas, pobars, numpy, sklearn, xgboost, etc. matplotlib или seaborn) в...
Знакомство с PySpark (учебные проекты). Общее представление об Apache Airflow. Интерес к ролям Data Engineer / Data Scientist (понимание смежных областей).
Опыт работы Data Scientist, Quantitative Analyst или Data Analyst от 3 лет. Высшее образование в области математики, физики, экономики, компьютерных...
...ML-фичей или data-driven продуктов. Понимание принципов работы ML-моделей и LLM (без требования быть data scientist).
7+ лет в области науки о данных или разработки моделей, из них 2+ года в роли ведущего специалиста...
Работаете в DS/ML от 3 лет, а также от года в банках/fintech/marketplace/телекоме. Отлично владеете классическим ML...
Опыт классического ML от 3-х лет. Опыт разработки на python от 3-х лет. Опыт работы с базами данных...
Компетенции: Python, Classic ML, Deep Learning, LLM/Agents, MLOps. Понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения AI-решений. Уметь писать хороший...
Опыт в DS от 2 лет. Математическая база: Высшее техническое образование с глубоким пониманием алгоритмов и структур данных.
Опыт управления командой разработки ML-моделей от 3 лет. Знание классического ML. Опыт вывода ML- моделей в промышленную эксплуатацию (MLOps).
Уверенно владеешь Python и библиотеками Pandas, NumPy, Scikit-Learn, PyTorch/Tensorflow. Имеешь опыт работы с базами данных и инструментами типа...
Разработка и оптимизация рекомендательных систем для улучшения пользовательского опыта. Опыт работы в области машинного обучения и рекомендательных систем от 3...
Опыт с агентными системами — от 2 лет именно с LLM-агентами, или 4+ лет в DS/ML, из которых...
Имеете опыт с ML-ранжированием в проде (LTR— pairwise / listwise) или с нейросетевыми моделями для рекомендаций или поиска.
Опыт работы в риск-менеджменте (моделирование, портфельный анализ) не менее 1 года. Опыт работы в области ML, DL, DS не...
Опыт работы в области машинного обучения от 5 лет. Наличие практического управленческого опыта от 2 лет. Сильные навыки stakeholder management...
Опыт: от 3х лет опыта в DS. Опыт вывода моделей в прод. Стек: Уверенный Python, продвинутый SQL, PySpark как...
Физико-математическое, экономико-математическое образование. Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения. Умение работать с данными (анализ...
Middle DS с опытом разработки полного цикла (uplift модели как преимущество). Глубокие знания математики и статистики. Опыт работы с библиотеками...
Знание основ классического ML и NLP/LLM: классические задачи и архитектуры/подходы для их решения, метрики, процесс обучения моделей.
Знание основ классического ML и NLP/LLM: классические задачи и архитектуры/подходы для их решения, метрики, процесс обучения моделей.
Опыт в CV: Уверенное владение Python, PyTorch/TensorFlow. Опыт работы с архитектурами для детекции (YOLOv8/NAS и др.) и...
Опыт управления 10+ сотрудниками (наем, менторство, стратегия). Глубокое владение Python. Экспертиза в Hadoop-стеке (Spark, HDFS) и распределенных вычислениях...
Опыт работы в DS-сфере от 3ех лет. Бэкграунд в Causal Inference / эконометрике (наука, учеба, работа). Владение базовым финансовым...
Высокий уровень математического аппарата - математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей. Детальное понимание моделей машинного обучения и алгоритмов. Уверенное владение Python.
Высшее оконченное техническое\экономическое образование. Обязательно опыт прикладного моделирования не менее 5 лет в сфере рекламы и маркетинга.
Физико-математическое, экономико-математическое образование. Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения. Умение работать с данными (анализ...
Знания в области страхования, математики, методов статистического анализа данных и ML. Опытный пользователь ПО: Python, SQL/Cognos. Опыт работы с...
Высшее образование в области технических / физико-математических наук. Знание классического машинного обучения и статистического анализа. Знание алгоритмов и структур данных.
Высшее образование (математическое / физическое / программная инженерия / вычислительная техника / наука о данных). Опыт работы в аналогичной должности от 2 лет.
Опыта работы от 5ти лет по направлению разработки моделей. Опыта разработки моделей по направлению NLP от 3х лет.
Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн. Понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning. Знание принципов работы нейросетевых...
Глубокое понимание современных архитектур и методов обучения языковых моделей. Практический опыт файнтюнинга различных LLM под продуктовые задачи (SFT, PEFT, RLHF...
Практический опыт внедрения и эксплуатации ML-моделей в production. Глубокое понимание ключевых методов и алгоритмов машинного обучения, а также знание...
Опыт в NLP и LLM: от классических алгоритмов до трансформеров и генеративных моделей. Практическая разработка AI-агентов, чат-ботов и...
Как большой плюс знание и работа с математическими моделями прогнозирования. Понимание и опыт работы ритейле. Аналитик – можно Data scientist.
Опыт разработки на python, numpy, sklearn, pandas + библиотеки обработки текстовых данных. Опыт работы с Pytorch для построения DL текстовых...
Высшее образование в области технических / физико-математических наук. ML, DS опыт от 5 лет. Знание классического машинного обучения.
Опыт работы с Python и библиотеками: pytorch, pandas, numpy, SQLAlchemy, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn. Писать поддерживаемый, читаемый код; участвовать в...
Опыт работы с реляционными и колоночными базами данных (PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum). Уверенное владение Python и основными ML-библиотеками (pandas, NumPy...
Отличное владение Python и SQL (сложные запросы, работа с pandas/numpy). Опыт построения и внедрения классических моделей машинного обучения (классификация...
Уверенные знания Python, понимание основных принципов и алгоритмов классического ML, PyTorch. Опыт работы с фреймворками для работы с LLM (LangFlow...
Опыт разработки AI агентов для компаний end-to-end от исследования до запуска в продакшн. Глубокое понимание архитектуры нейронных сетей...
Опыт разработки моделей машинного обучения (классический стек). Знание ключевых методов и алгоритмов в области Machine Learning. Знание Python и библиотек...
В различных разрезах и горизонтах - от помесячного до почасового прогноза с горизонтом прогнозирования от месяца до полутора лет вперед.