Вакансии в городе Москва

Изучать академический и индустриальный опыт. Отличный SQL (Clickhouse, PostgreSQL). Понимание, как устроены классические ML и DL алгоритмы. Знания в области...

Строить гипотезы и проверять их. Анализировать потребности бизнеса и искать оптимальные методы решения. Экспериментировать с моделями, фичами, описывать эксперименты во...

БИЗНЕС-КОМЬЮНИТИ СЧАСТЛИВЫХ И УСПЕШНЫХ ЛИЧНОСТЕЙ. Коммуникабельного человека, умеющего слушать, слышать и задавать вопросы.

Ведение переговоров с собственниками и покупателями недвижимости. Консультирование клиентов по вопросам приобретения недвижимости во всех сегментах (подбор недвижимости под запрос).

Experience leading team of data engineers. You have been responsible for reporting function or ETL using on premise databases or...

Be responsible for building and supporting geo-spatial and real estate analytics assets. Build and maintain scalable data analytics pipelines...

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.

Имеет опыт работы в качестве ML Engineer или CV Engineer от 3 лет. Имеет опыт обучения production ready GAN моделей.

Опыт работы в CV более 3-ух лет. Опыт работы с Gan и Stable Diffusion. Умение хорошо работать с данными...

Mimesis inc. - американский стартап по разработке технологий создания нового образа человека (включая модификации тела и наложение одежды) и интеграции этих...

Опыт от 3 лет в построении или управлении DWH. Владение языками программирования (SQL и Python на уровне не ниже Middle).

Участвовать в проектировании и управлении платформой данных в компании. Организовывать взаимодействие DWH с источниками данных и поддержкой ETL процессов.

Опыт работы в качестве Тим Лида от 1 года. Опыт работы в качестве Дата Аналитика от 4 лет.

Выстраивание рабочих процессов команды и ее развитие. Аналитика больших массивов данных. Проведение A/B тестов. Взаимодействие с смежными командами.