Вакансии в городе Москва

Есть опыт решения задач в одной и более областей из: RecSys. Ulift modeling. Умение проводить A/B тестирование моделей в...

Команда. В компании работает 180 человек. В офисе в Нью-Йорке маркетинг, продажи, онбординг и саппорт. Удаленно мы принимаем продуктовые...

Знание и опыт работы с моделями математической статистики, машинного обучения и глубокого обучения в следующих областях: Time Series, Classic ML...

Опыт выстраивания процессов планирования и проведения Data Science исследований. Опыт проведение code review, experiment review, работы с MLOps-инструментами.

Работаешь на аналогичной позиции в финтехе / банках. Понимаешь принципы работы риск-менеджмента и инструментов влияния через DS сервисы: cost of...

Управление и развитие команды Data Science. Формирование бэклога направления с горизонтом 1 год и проведение церемоний Agile (работает по Scrum).

Опыт коммерческой разработки в области компьютерного зрения не менее 3 лет. Опыт работы с системами компьютерного зрения, включая использование OpenCV...

Разработка и реализация подходов для решения задач в области компьютерного зрения (CV), совместное формирование требований с командой. Планирование экспериментов, обучение...

Опыт управления командой Data Scientists. Отличное знание Python. Знание математического анализа, алгоритмов, структур данных и теории вероятности. Знание классических алгоритмов...

Управлять процессами и развитием команды Data Scientists (2 сотрудника). Консультированием заказчика при постановке/утверждении задач. Созданием и оптимизацией рекомендательной системы...

Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения. Хорошее знание стека технологий и библиотек, которые мы используем: python, pandas, pyspark...

Работа с командой (распределение задач, трекинг, развитие команды). Работа над технологическим развитием продукта. Взаимодействие с product owner и стейкхолдерами.

Знание ML методов. Отличное знание Python. Знание SQL. Знание математической статистики. Опыт работы data scientist от 5 лет.

Прогнозирование спроса, эластичность спроса по цене. Поиск фрода. Вероятность ухода клиента. Раннее обнаружение аномалий по датчикам. Скоринговая модель.

Хорошие знания в области построения моделей данных для реляционных СУБД. Понимание нормализации отношений в реляционных СУБД. Хорошие знания SQL.

Проектирование СУБД в проектах Компании. Разработка методов миграции данных между информационными системами Компании. Проектирование и разработка различных слоев данных для...