Обязанности:
Чем предстоит заниматься Поддерживать разработку pipeline: • Принимать активное участие в разработке и улучшении существующих pipeline-ов • Анализировать требования к новым pipeline-ам и предлагать оптимальные решения • Обеспечивать бесперебойную работу pipeline-ов и оперативно устранять возникающие проблемы Применять необходимые алгоритмы и методики для автоматизации и ускорения выявления аномалий во временных рядах: • Изучать и анализировать временные ряды данных для выявления закономерностей и аномалий • Использовать математические модели и методы машинного обучения для прогнозирования и обнаружения аномалий • Автоматизировать процесс выявления аномалий с помощью скриптов и инструментов Проводить анализ, алгоритмизацию и автоматизацию контроля качества ключевых метрик после плановых событий: • Детально изучать данные, выявлять закономерности и тенденции • Определять оптимальные методы анализа и алгоритмы для автоматизации контроля качества • Разрабатывать и внедрять системы автоматического мониторинга и оповещения о возможных проблемах Что для этого нужно • Опыт работы в области Data Science от 2 лет • Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа • Навыки построения аналитических моделей на Python • Опыт работы с реляционными (SQL) и распределёнными базами данных • Опыт работы с Linux на базовом уровне • Практические навыки работы с инструментами для разработки, такими как Docker, FastAPI, AirFlow, Streamlit • Преимуществом будет опыт работы в телекоммуникационной отрасли, банковской сфере или цифровых индустриях • Участие и успехи в соревнованиях по data mining (например, Kaggle) будут плюсом • Знание английского языка на техническом уровне • Умение работать в командеПохожие вакансии