Вакансии в городе Санкт-Петербург

Опыт работы от 2 лет. Опыт работы с open-source LLM и облачными провайдерами. Уверенные знания Python, опыт работы с...

Проект: Платформа для управления AI-ассистентами, которые включают в себя поддержку пользователей по продуктам и услугам Триколор, психологическую помощь в...

Владение Python (аналитический стек: Pandas, NumPy, и др.) и SQL (Clickhouse, MySQL, PostgreSQL) для написания запросов и обработки данных, а...

Развитие и поддержка единого DWH: Опыт развития и поддержки хранилищ данных для аналитики и отчетности. Автоматизация ETL/ELT процессов: Разработка...

Практический опыт работы в сферах ML / Data Science от 2х лет. Раскрывать темы курса необходимо на реальных кейсах из...

Участвовать в согласовании плана. План готов, его необходимо обсудить с командой создания курсов. Участвовать в создании материалов. Курс состоит из...

Высшее/неоконченное высшее техническое, математическое или экономическое образование. Базовые знания математической статистики, теории вероятности. Понимание принципов и методов эконометрического анализа...

Разработка эконометрических моделей в области Маркетинга (Marketing Mix Modeling) для оценки влияния рекламных и других (внешних) факторов на ключевые бизнес...

Профильное образование по IT специальностям. Понимание принципов работы с моделями машинного обучения и их применения в реальных проектах.

Проводить исследовательскую работу по выбору необходимых технологий под различные проекты. Разрабатывать сервисы с использованием нейросетей: текстовые модели, транскрибация аудио, синтез...

Быстрая проверка гипотез, умение работать с неидеальными данными, не бояться "начать с черновика". Опыт построения ETL-пайплайнов и продакшен-интеграции...

Построение и внедрение ML-моделей на основе больших массивов данных. Выстраивание и автоматизация ETL-пайплайнов — от сбора и очистки данных...

опыт работы от 2 лет в CV. — уверенное владение Python. — знания в области DL (подходы, архитектуры, их свойства и преимущества). —

разработка и поддержка production кода на Python для сервисов распознавания документов и лиц. Анализ данных и генерация гипотез.

От 2-х лет опыта работы Data Engineer. Хорошее знание Clickhouse, Postgres, Python, Pandas. Опыт работы с оркестраторами Airflow, Jenkins.

Написание запросов SQL(clickhouse, postgresql), работа с пайплайнами в оркестраторах (airflow, jenkins, prefect). Работа с API (requests). Участие в проектирование...

Имеете опыт профессиональной разработки и внедрения машинного обучения в production не менее 2 лет. Уверенно владеете Python и SQL.

Получение данных из DWH и выделение признаков для применения алгоритмов машинного обучения (Feature Engineering). Создание, обучение и валидация ML-моделей.

Высшее техническое образование. От 2 лет коммерческого опыта в области Computer Vision. Уверенные знания Python и ключевых библиотек/фреймворков CV.

Анализ и проработка бизнес-требований. Контроль технической стороны процесса разметки изображений. Выбор оптимального дизайна решения задачи. Прототипирование, обучение и валидация...

Опыт работы в роли Data Engineer - ETL от 1,7 лет. Опыт работы с Big Data (Hadoop, Green Plum), понимание...

Развивать сервисы крупной автоматизированной системы (АС) пост- и онлайн- контроля операций клиентов банка. Реализовывать ETL-процессы загрузки и обработки больших...

Глубокое понимание специфики банковского сектора и типичных форм мошеннических действий и злоупотреблений. Опыт практической работы Data Scientist минимум 2-3...

Развитие алгоритмов идентификации установленных рисков («дропы», «инвесторы», валютные спекулянты, пользователи, злоупотребляющие кешбек-программами). Построение моделей для поиска неизвестных аномалий (unsupervised...

Продвинутые знания SQL. Опыт работы с DWH в качестве разработчик (MS SQL Server, PostgreSQl или другие). Навыки проектирования реляционных баз...

Развивать и сопровождать хранилище данных. Строить и проектировать ETL процессы, потоки обработки данных. Разрабатывать витрины данных по одному из бизнес...

Опыт работы с ML/DS от 2 лет. Python, PyTorch или TensorFlow на хорошем уровне. SQL и уверенные навыки работы...

Сбор и подготовка данных для обучения моделей. Выбор и адаптация ML-моделей под продуктовые задачи (CV, NLP). Тюнинг и дообучение...

Хороший уровень владения основными библиотеками Python для машинного обучения и анализа данных. Понимание основ статистического анализа данных (среднее, дисперсия, гипотезы).

Подготовка данных: обработка, очистка и формирование датасетов для моделирования. Разработка простых моделей машинного обучения: Обучение, тестирование и базовая оптимизация.

Опыт работы с MS SQL Server и/или PostgreSQL, уверенное владение SQL. Практический опыт взаимодействия с 1С (понимание структуры...

Создавать понятные и удобные дашборды, визуализации и отчеты для руководства в Visiology. Выполнять валидацию доработок учетной системы 1С с...

Базовые знания SQL. Навыки программирования на Java или Python. Знакомство с Apache Spark и Hadoop. Понимание принципов построения DWH и...

Разработка data-продуктов в экосистеме Hadoop. Миграция витрин данных между технологическими стеками. Поддержка и развитие существующего функционала DWH и Data...

Коммерческий опыт от 1 года. Успешный опыт выведения бизнес-решения в продакшн (умение с нуля создавать готовое бизнес-решение).

Разрабатывать ML-модели c нуля, проводить эксперименты по повышению качества и сравнивать разные подходы. Писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в...

Опыт разработки моделей в области финансов на Python. Знание основного инструментария ML на Python: Pandas, Scikit-learn, Statsmodels, а также...

Разработка поведенческих моделей для продуктовой линейки банка: досрочное погашение кредитов и вкладов, чувствительность средств до востребования к уровню ставок.

Продвинутая аналитика, преимущественно по табличным данным (SQL + Python (методы DS) + Excel). Опыт работы от 3 лет, в банках...

Разработка моделей, преимущественно нетиповых (без строго определенной методологии разработки, в противоположность классическим моделям вероятности дефолта). Поиск новых источников данных (внешние...