Обязанности: Разработка и внедрение моделей машинного обучения для прогнозирования цен на жилую и коммерческую недвижимость. Проведение статистического анализа и обработка данных для построения моделей и создания аналитических отчетов. Автоматизация процессов, связанных с анализом данных и моделированием. Оптимизация гиперпараметров моделей (регрессия, классификация) и оценка их качества через метрики. Создание отчетов в Microsoft Excel или на языке Python, их автоматизация. Требования: Наличие профессиональных аттестатов, сертификатов в области Data science и Machine Learning обязательно (в том числе курсы переподготовки, повышения квалификации) 1. Знания теории оценки стоимости имущества. 2. Знания в области статистики и статистического анализа (понимание основных описательных статистик). 3.Знания в области статистики и статистического анализа (понимание основных описательных статистик). 4. Знания в области обработки данных (Exploratory Data Analysis (EDA), масштабирования данных, восстановления данных (пропуски), генерации признаков. Опыт программирования на языке Python с использованием ключевых библиотек: matplotlib, seaborn, numpy, pandas, sklearn, catboost, xgboost, keras, tensorflow и т.д. Навыки применения таких алгоритмов, как: регрессия, деревья решений (DT), случайный лес (RF), нейронные сети (NN), SVM, boosting (понимание принципа работы и основных гиперпараметров). Понимание и умение объяснять метрики для задач регрессии и классификации. Microsoft Excel (написание сложных формул и макросов (при необходимости). Веб-приложение Jupyter (Jupyter Notebook, интерфейс JupyterLab). Условия: Обсуждаются с успешным кандидатом
Похожие вакансии