Вакансии в городе Россия

Уверенные знания Python (numpy, pandas, matplotlib/seaborn). Понимание основ ML: линейные модели, деревья, ансамбли, метрики качества. Опыт работы со scikit...

Понимание статистики: распределения, проверка гипотез, корреляции.

Оконченное высшее образование (физико- математическое, техническое, экономическое). Опыт работы в сфере анализа данных от 0,5 года или наличи стажировок...

Валидация моделей и оценка модельного риска с целью снижения вероятности реализации модельного риска и уменьшения возможных последствий в случае его...

Анализировать данные и выявлять полезные для бизнеса закономерности. - Опыт работы в аналогичной должности не менее двух лет. - Знание классических моделей...

Разрабатывать и оптимизировать модели машинного обучения, включая нейросети и большие языковые модели (LLM). - Проводить предобработку и визуализацию данных. -

Высшее техническое/математическое образование или 5+ лет подтверждённого опыта в ML. Глубокое понимание трансформеров — не "использовал библиотеку", а "могу...

Проектирование признаков вместе с аналитиками: эмбеддинги, временная динамика, контекстные фичи. Representation learning, contrastive learning. Сбор и структурирование исторических данных.

Высокий уровень знаний SQL. Хорошее понимание баз данных SQL и NoSQL. Базовое знание языка Python. Законченное высшее или среднее специальное...

Онлайн-интенсив 4 недели (1 месяц). Вы изучаете теорию и отрабатываете ее с помощью практических заданий. Обучение на онлайн-интенсиве...

Владение Python или C++ и инструментами анализа данных. Английский язык будет преимуществом. Оконченное высшее математическое или физическое образование в топ...

Анализировать большие объемы рыночных данных, выявлять аномалии и паттерны, искать торговые сигналы (альфы). Разрабатывать и тестировать алгоритмические торговые стратегии, строить...

Высшее образование в области компьютерных наук, математики, Data Science или смежных областях. Опыт работы с ML/AI решениями от 3...

Проанализировать бизнес-требования и разработать техническую спецификацию AI-решений с описанием архитектуры, выбором оптимальных моделей и обоснованием технологического стека.

Высшее образование по технической специальности (Магистратура или специалитет). Отличные навыки программирования на Python, (asyncio, декораторы). Знание ClearMl, numba, pytorch, tensorflow.

Классы задач, которые необходимо будет выполнять: Настройка инфраструктуры обучения моделей. Оптимизация параметров обучения. Подготовка данных для обучения. Валидация данных для...

Высшее образование (математика, финансы). Отличный уровень математики (теория вероятностей, математическая статистика, эконометрика). Знание основных моделей оценки финансовых инструментов и рыночных...

Продуктовая и техническая разработка, развитие и поддержка работоспособности моделей оценки справедливой стоимости финансовых инструментов (облигаций). Разработка и модификация модели оценки...

Какие знания и навыки для нас важны: Программирование на Scala 2.12/2.13 (опыт разработки Spark‑приложений) и Python...

Разработка и поддержка ETL‑pipeline. Создание, обучение и оценка моделей AutoML. Внедрение новых алгоритмов ML и их тестирование.

Глубокие знания Python и умение применять их в реальных проектах. Продвинутый SQL: оптимизация запросов и работа со сложными конструкциями.

Писать фрэймворки на Python для решения сложных прикладных задач. Разрабатывать Python-код для оркестрации ELT-пайплайнов обработки данных.

Высшее образование. Знание математических основ классического машинного обучения и нейронных сетей. Знание Python и библиотек для анализа данных.

Сбор и анализ данных с уклоном в ML: от линейных до ML моделей прогнозирования ключевых метрик портфеля. Доменная область: моторные...

Высшее образование (математическое, техническое). Возможность работать полную рабочую неделю. Понимание современных архитектур нейросетей, а также классических алгоритмов машинного обучения и...

Сбор и подготовка данных для использования в моделях обучения (Deep Learning). Разработка и поддержка микросервисов на Python, основанных на моделях...

Высшее математическое/техническое/экономическое образование (или неоконченное). Знания математики, теории вероятностей, понимание основных классов задач в теории машинного обучения (регрессия...

Оценка по покупке, оценка по взысканию, прогнозам планирования. Отчётность модели по коллекшн скоринг в части лигала. Разрабатывать, внедрять и валидировать...

Высшее техническое или экономическое образование одного из ведущих российских ВУЗов (ВШЭ, МГУ, МФТИ, РЭШ). Уверенные знания в области математических дисциплин...

Участие в сборе, обработке и визуализации данных. Поддержание, оптимизация и мониторинг существующих ML-пайплайнов. Проведение полного цикла разработки новых ML...

Опыт работы в FinTech: брокерских, букмекерских компаниях или игорной индустрии. Высшее образование в таких предметных областях, как: математика, финансы или...

Разработка моделей прогнозирования и моделирования различных бизнес процессов. Сбор, валидация и анализ данных из корпоративных информационных систем. Анализ исторических данных.

Хорошие знания алгоритмов и структур данных. Высшее образование в области математики или информатики. Опыт коммерческой разработки на Python от 3...

Оффер – выходим с предложением о сотрудничестве.

Имеешь высшее образование в области математики, статистики, компьютерных наук или экономики. Имеешь опыт работы в роли DS от 1 года.

Разрабатывать план развития моделей и включения их в систему принятия решений. Участвовать в полном цикле разработки моделей: постановка задачи, сбор...

Практический DS-опыт от 2 лет в CoreML/TimeSeries. Опыт полного цикла решения ML задачи: предобработка данных, выбор алгоритмов и...

Полный цикл создания модели, мониторинг в том числе. Безграничный фиче-инжениринг, зависящий только от твоего творческого потенциала. Работа с разными...

Высшее техническое образование (робототехника, прикладная математика, компьютерные науки, мехатроника, системы управления). Опыт коммерческой разработки в области робототехники, автономных систем или...

Разработка и реализация модулей глобальногои локального планирования траектории (global route planning, local trajectory planning) с учетом динамических препятствий, дорожных правил...