Обязанности:
Приглашаем в команду машинного обучения специалистов в области классического ML. Команда распределенная, работаем удаленно по всей России, а также в офисах в Новосибирске, Томске и Санкт-Петербурге. Сейчас в ML-команде 180+ человек с разной экспертизой, и мы продолжаем расти! Работаем над внутренними проектами: кредитного скоринга; поиска аномального и фродерского поведения; идентификации пользователей и др. Чем предстоит заниматься дата аналитику: обработкой сырых данных; генерацией гипотез; построением пайплайна расчета признаков; обучением моделей; оборачиванием модели кодом; настраиванием онлайн и оффлайн мониторингов; валидацией работы моделей; общаться с бизнес-заказчиком; проводить анализ экономического эффекта изменений логики принятия решений. Что для нас важно: опыт работы с задачами машинного обучения/ опыт статистической обработки данных от 1,5 лет; опыт разработки на Python, опыт code review; опыт работы с библиотеками для анализа данных: pandas, matplotlib, numpy, sklearn; уверенные навыки использования Linux, Jupyter notebook, git, SQL; знание основных моделей машинного обучения: градиентный бустинг на основе деревьев решений, логистическая регрессия с регуляризацией, метод ближайших соседей; знание способов проверки гипотез; опыт самостоятельного ведения темы: анализ требований, декомпозиция, реализация, оценка результата, формулировка выводов, презентация/визуализация результатов; доп. навыки: базовые навыки в airflow, pyspark, dvc. Мы предлагаем: Команду, которая поддержит твои идеи, поможет воплотить их в жизнь и решить даже самые сложные задачи. У нас активное внутреннее сообщество ML: мы участвуем в конференциях и проводим митапы внутри команды. Рост и профессиональное развитие: у нас есть учебный центр, большая электронная библиотека, мы компенсируем внешнее обучение. А еще регулярно проводим performance review и карьерные консультации. Также ты можешь стать преподавателем, наставником, автором корпоративного блога, спикером – каждый выбирает то, что подходит именно ему; Социальный пакет: ДМС с первого рабочего дня, Well-being программы, скидки на перелеты S7, скидки на услуги различных партнеров, корпоративный транспорт. Белую, конкурентоспособную заработную плату и понятную систему финансового роста. Насыщенную корпоративную жизнь: радио, подкасты, кибертурнир, собственные мероприятия и участие в крупных событиях отрасли.Похожие вакансии