Вакансии в городе Москва

Практический коммерческий опыт в Data Science от 2–3 лет. Уверенное владение Python и специализированных библиотек (Pandas, NumPy, Scikit-learn).

Самостоятельное проведение глубокого разведочного анализа (EDA) на промышленных объёмах данных, выявление аномалий, пропусков, несостыковок и проблем в данных.

Высшее образование, предпочтительно в области компьютерных, математических или инженерных наук. Опыт реализации коммерческих ML-проектов end-to-end.

Разработка и внедрение ML-моделей (ближайший проект – прогнозирование временных рядов). Разведочный анализ данных (EDA). Эксперименты с различными подходами и алгоритмами...

Опыт работы в роли Data инженера / ETL-инженера от 3 лет. Отличное знание SQL, умение писать и оптимизировать сложные аналитические...

Разработка и поддержка пайплайнов данных в Apache Airflow. Контроль стабильности и производительности ETL-процессов. Настройка репликаций между системами (MSSQL → ClickHouse...

Уверенное владение знаниями о работе и создании рекомендательных систем. Релевантный опыт работы от 3 лет. Уверенные знания и применение методов...

Запрос, подготовка и анализ данных. Построение и совершенствование моделей машинного обучения. Еженедельный анализ промо-кампаний до и после их внедрения...