Вакансии в городе Ташкент

Глубокие знания SQL и СУБД (ClickHouse, PostgreSQL, MySQL). Опыт проектирования ETL/ELT пайплайнов (Airflow, Kafka). Уверенное владение Python, базовые навыки...

Проектировать архитектуру данных и пайплайнов. Управлять инфраструктурой данных и развивать Data-платформу. Контролировать качество данных и оптимизировать производительность процессов.

Отлично владеете Python, SQL и пишете чистый код. Знаете практики командной разработки (Git, документация). Обладаете глубокими знаниями алгоритмов классического ML.

Кредитный скоринг – разрабатываем, развиваем и поддерживаем модели скоринга для различных сценариев оценки платежеспособности клиентов. Анти-фрод – боремся с мошенничеством во...

Опыт работы в Data Science 2+ лет. Уверенное знание Python, pandas, NumPy, scikit-learn. Опыт с моделями машинного обучения...

Разработка и внедрение моделей машинного обучения (ML/AI) для обработки изображений, текста, временных рядов и других типов данных.

Strong knowledge of Python and popular ML libraries (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn). Experience with data science workflows and AI tools.

Develop and optimize ML/AI models. Work with large datasets (cleaning, preprocessing, feature engineering). Collaborate with developers and analysts to...

Обязательные квалификации: Сильный опыт в прикладной статистике со знанием: Опыт построения вероятностных прогнозов на дискретные временные интервалы (например, почасовые или...

Моделей подсчета событий: Пуассоновские модели, отрицательное биномиальное распределение, модели с нулевой инфляцией (Zero-Inflated). Моделирование избыточной дисперсии и вариативности для...

Оптимизация производительности моделей по точности, скорости и эффективности. Требования: 2+ года опыта работы в ML или MLE в продакшен...

Разработка, проектирование и оптимизация ML-пайплайнов для STT, TTS и LLM-решений. Дообучение моделей распознавания речи и языковых моделей для...

Computer Vision. Natural Language Processing. Machine Learning Engineering. Time Series. Recommendation Systems. English level B2 (Upper-Intermediate) or higher.

Gain a strong foundation in software engineering. Dive deep into statistics and data analysis. Learn regression, classification, and clustering techniques.

Опыт работы с реляционными БД (Oracle). Уверенное знание SQL(сложные запросы, процедуры). Опыт построения ETL-процессов(Airflow, Oracle Data Integrator).

Проектирование, разработка и сопровождение дата-пайплайнов (ETL). Управление хранилищем данных (DWH) и построение оптимальных моделей данных. Разработка витрин данных.