Санкт-Петербург
Высшее техническое или математическое образование. Знание линейной алгебры, теории вероятности, математической статистики, методов решений дифференциальных уравнений, численных методов, методов оптимизации.
Полный цикл ML-проекта (от идеи до production): сбор и анализ данных, прототипирование, обучение и валидация моделей, автоматизация и мониторинг.