Data Scientist

Приглашаем ML Engineer в команду Data Science lifetech. Мы строим и развиваем ML-решения, которые помогают бизнесу принимать обоснованные решения. Присоединившись к нашей команде Вы получите возможность вести проекты end-to-end, работать с современным стеком, тесно взаимодействовать с бизнес-заказчиками и видеть реальное влияние своих моделей на продукт.

Какие задачи Вас ждут?

• Улучшение существующих ML моделей и построение новых на табличных данных (отток, сегментация, фрод и т.п.);
• Участие в разработке проектов в областях CV (OCR, Image Classification);
• Ответственность за все стадии ML-проектов: общение с бизнес пользователями, формализация требований, подготовка данных, проектирование, обучение и оценка моделей, внедрение в продакшн;
• Формирование и проверка гипотез, подготовка предложений для бизнеса на основании исследований;
• Сбор и анализ данных, визуализация результатов в доступном читабельном виде;
• Анализ ключевых метрик продуктов, поведения пользователей;
• Взаимодействие со смежными командами аналитиков и разработчиков, активное участие в развитии сервисов;
• Ведение документации.

Наши ожидания:

• Высшее образование в области математики, статистики, информатики, инженерии или других связанных областях;
• Опыт работы от 3-х лет в области ML и анализа данных;
• Отличное владение Python, SQL, уверенное написание промышленного поддерживаемого кода, знание ООП, Git;
• Знание и практическое применение алгоритмов классического машинного обучения (регрессия, деревья, бустинг, кластеризация и др.), метрик;
• Практический опыт с ML-инструментами: numpy, pandas, scikit-learn, scipy, catboost, pytorch, opencv и др.
• Опыт проведения разведочного анализа данных (EDA), подготовки датасетов;
• Умение применять статистические методы для анализа данных, валидации гипотез, извлечения инсайтов в данных;
• Опыт общения с бизнес пользователями, постановки ML задачи исходя из бизнес требований.

Условия работы:

• Работа в офисе, г. Минск, БЦ «Виктория Олимп».

• Современная корпоративная среда и социальный пакет (подробнее – в профиле компании или на сайте).

• Индивидуальный подход к мотивации и компенсации.