Data Scientist Middle/Middle+
Data Scientist Middle/Middle+
Описание вакансии
Обязанности:
Требования:
Условия:
Посмотреть контакты работодателя
- Разрабатывать, внедрять и оптимизировать классические ML‑модели (регрессия, классификация, ансамбли и др.);
- Подготавливать и обрабатывать данные, строить пайплайны для обучения и тестирования;
- Интегрировать модели в существующую инфраструктуру;
- Оптимизировать производительность и масштабируемость решений.
Требования:
- Уверенное владение Python для промышленной разработки;
- Опыт работы с PySpark SQL для обработки больших данных;
- Глубокие знания классических методов машинного обучения;
- Понимание принципов построения производственных ML-систем (MLOps-практики, работа с пайплайнами);
- Опыт работы с реляционными базами данных и написания SQL-запросов;
- Опыт в области NLP (предобработка текстов, vectorization, классификация текстов, topic modeling) желателен;
- Базовые знания и практический опыт применения методов deep learning (TensorFlow, PyTorch);
- Навыки оптимизации вычислительных нагрузок;
- Умение работать в команде и взаимодействовать с аналитиками, инженерами данных и продакт-менеджерами;
- Системное мышление, внимание к деталям, умение предлагать практичные решения.
Условия:
- Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
- Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей. telegram: @aaanalytics;
- Конкурентную заработную плату, соцпакет;
- Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития);
- Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями);
- Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
- Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру);
- Квартальный бонус по результатам работы;
- ДМС, страхование жизни;
- Корпоративное обучение.