Обязанности:
Технологии с которыми работаем: классический ML (CatBoost, XGBoost, PyTorch и т.д.), NLP Чем предстоит заниматься: feature engineering для модели рекомендаций и матчинга; поиском неочевидных подходов к решению задачи прогнозирования (готовность пробовать новые подходы и не зацикливаться на бустингах); внедрением ML-моделей в рабочие процессы взаимодействие с бизнесом; Пожелания к твоему опыту: опыт работы в области машинного обучения от 4 лет; хорошо владеете математическим аппаратом (теория вероятностей, математическая статистика, линейная алгебра, вычислительная математика); уверенные знания Python3, Pytest, алгоритмов и структур данных; понимание как устроены основные ML-алгоритмы (от линейной регрессии до трансформеров); хорошо владеете Pandas, CatBoost, PyTorch; опыт работы с SQL. Будет плюсом: успешное участие в соревнованиях по машинному обучению; опыт с Big Data стеком (Spark, Hive, MLFlow, AirFlow, Kafka); опыт работы с cистемами рекомендаций и / или NLP; опыт в проведении А/Б тестов; держите руку на пульсе и интересуетесь, что же происходит в ML-мире (интерес к SOTA-подходам к табличным данным, и есть представление о GNN).Похожие вакансии