Вакансии в городе Екатеринбург

Опыт работы до 1 года. Знание языков программирования (Python, Sql). Понимание архитектуры ХД (нормальные формы, модели хранения данных).

Проектировать и разрабатывать потоки для загрузки данных в хранилище. Проектировать и реализовывать слои детальных данных. Создавать витрины данных.

Понимание жизненного цикла моделей машинного обучения. Насмотренность практик работы с данными в контексте машинного обучения, умение выбрать эффективное техническое решение.

Управление командой DE. Кросс-функциональное взаимодействие с командой DS для решения задач бизнеса. Сопровождение и развитие S3-центричного аналитического...

Опыт написания кода на Python. Опыт работы с библиотеками для анализа данных (pandas, NumPy). Опыт написания запросов SQL.

Поддержка и развитие аналитического контура, развернутого в Yandex облаке в т.ч.: Мониторинг сервисов и инфраструктуры, контроль за выполнением SLA...

Магистратура или PhD в области Computer Science / Machine Learning / Mathematics или смежной области. Опыт коммерческой работы в ML от 3...

Разрабатывать и внедрять ML‑решения, связанные с анализом и обработкой текстовой и графической информации (включая винные описания, изображения этикеток, каталоги...

Желательно от двух лет работы в разработке/валидации моделей банковских рисков (или же в смежных областях). Знание теории вероятностей/математической...

Проведение независимой регулярной качественной и количественной валидации моделей, IT-валидации. Формирование отчётности по итогам валидации, разработка плана необходимых мероприятий по...

Свободно владеете SQL. Работали с DWH в качестве аналитика или разработчика. Понимаете теорию СУБД- и ETL-процессов. Есть опыт проектирования...

Участвовать в формировании модели данных. Проектировать и разрабатывать витрины и потоки данных на основе потребностей бизнес-пользователей. Участвовать в проектах...

Иметь навыки программирования на Python.

За время участия в проекте ты. Создашь пайплайн по обучению модели. Пройдёшь весь путь от получения данных из различных источников...

Общее представление о стеке технологий BigData. Понимать различия работы между BigData и с данными обычного размера. Знание SQL (индексы, функции...

Разработка, реализация и поддержка типовых интеграционных решений, на стеке технологий, принятых в команде. (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow).

Для выпускников и студентов Физтеха. Хочешь применять математику, аналитику и системное мышление в реальном бизнесе, а не в абстрактных задачах?

Глобальный финтех-бизнес: Платежные системы и транзакционные платформы. Анализировать и оптимизировать финансовые потоки. Работать с метриками, моделями, KPI и экономикой...

От 3-х лет коммерческого опыта работы с LLM/NLP/GenAI или ML/CV. Опыт программирования на Python (pandas, numpy...

Сбор и подготовка данных. Анализ данных и моделирование. Детальное изучение и выбор методов для оптимального построения моделей. Проверка и оценка...