Вакансия: Machine learning engineer
📍в классном офисе в Москве/гибрид;
📍250-350К руб., белая ЗП или ИП;
📍большой датасет, интересные задачи, возможность влиять на продукт.
✅Что нужно делать:
• Разработка моделей машинного обучения, в частности, предиктивных моделей (например, прогнозирование оттока клиентов) и рекомендательной системы;
• Самостоятельная постановка гипотез, анализ данных и дизайн фич, проведение и оценка экспериментов;
• Участие в продукционализации ML моделей вместе с нашими cloud инженерами и data инженерами.
✅ Требования
• Знание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа;
• Опыт программирования на Python и знание основных библиотек для работы с данными и ML моделями; знание хотя бы одного из фреймворков для deep learning;
• Знание SQL и опыт работы с большими данными;
• Понимание жизненного цикла и опыт продукционализации ML моделей.
✅ Опционально (плюс):
• Опыт участия в соревнованиях по машинному обучению (Kaggle и др);
• Понимание принципов распределенной обработки данных, опыт работы с Spark’ом и Spark MLlib;
• Знание инструментов и методов MLOps.
📩Интересна вакансия? Присылай свое резюме в tg @fedosovaAS 🙂
Кроме аналитика нам нужны разработчики и data scientist - если это ты - пиши:)
@Machinelearning_Jobs
📍в классном офисе в Москве/гибрид;
📍250-350К руб., белая ЗП или ИП;
📍большой датасет, интересные задачи, возможность влиять на продукт.
✅Что нужно делать:
• Разработка моделей машинного обучения, в частности, предиктивных моделей (например, прогнозирование оттока клиентов) и рекомендательной системы;
• Самостоятельная постановка гипотез, анализ данных и дизайн фич, проведение и оценка экспериментов;
• Участие в продукционализации ML моделей вместе с нашими cloud инженерами и data инженерами.
✅ Требования
• Знание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа;
• Опыт программирования на Python и знание основных библиотек для работы с данными и ML моделями; знание хотя бы одного из фреймворков для deep learning;
• Знание SQL и опыт работы с большими данными;
• Понимание жизненного цикла и опыт продукционализации ML моделей.
✅ Опционально (плюс):
• Опыт участия в соревнованиях по машинному обучению (Kaggle и др);
• Понимание принципов распределенной обработки данных, опыт работы с Spark’ом и Spark MLlib;
• Знание инструментов и методов MLOps.
📩Интересна вакансия? Присылай свое резюме в tg @fedosovaAS 🙂
Кроме аналитика нам нужны разработчики и data scientist - если это ты - пиши:)
@Machinelearning_Jobs