Вакансии в городе Москва

Неоконченное высшее образование (математика, статистика, экономика, data science, computer science или смежные области). Базовые знания математической статистики и эконометрики.

Подготовка и очистка данных. Разработка и валидация прогнозных и эконометрических моделей. Построение моделей оценки эффективности инвестиций в маркетинг.

Опыт работы от 2–3 лет в роли Data Scientist или ML Engineer. Понимание основ статистики, теории вероятностей, математической логики.

Разрабатывать и внедрять ML-модели. Работать с большими данными: формировать пайплайны, ETL, фичи, обучающие выборки. Тестировать гипотезы, запускать A/B...

Высшее профильное образование. Глубокие знания ИИ и машинного обучения: работа с алгоритмами машинного обучения и нейронных сетей, умение разрабатывать и...

Исследование бизнес процессов предприятия с целью их оптимизации и автоматизации с помощью искусственного интеллекта. Анализ областей для развития и создания...

Опыт разработки или использования современных data analytical tools. Опыт хотя бы о одной из OLAP databases: Redshift, Snowflake, ClickHouse,….

Проектирование архитектуры и разработка OLAP database. Разработка dashboards.

Опыт работы с Kafka, Pulsar, NATS, Apache Iceberg, Trino, Dagster. Опыт работы с Greenplum и другими движками обработки данных (PrestoSQL...

Участвовать в процессе создания нового хранилища данных (переезжаем с Greenplum на Trino + Apache Icebrg). Моделировать архитектуру хранилища данных.