Data Scientist

от 150 000 до 200 000 руб. до вычета налогов

Откликнуться
Вы откликаетесь на вакансию в другой стране

Страна размещения вакансии — Россия.

В резюме не указано, что вы готовы туда переехать.

Все равно откликнутьсяНе откликаться
Смотреть отклик

Требуемый опыт работы: 3–6 лет

Полная занятость, гибкий график

Международная компания Lanck Telecom ищет в команду опытного специалиста Data Scientist для участия в крупном долгосрочном проекте: разработке продукта по выявлению фрода (мошенничеств на телекоммуникационном трафике). Борьба с фродом является одним из наиболее актуальных направлений в области телекоммуникаций, требующим нетривиальных знаний и подходов к решению задач. Команде необходим специалист, способный существенно развить используемые в проекте методы машинного обучения (в первую очередь, нейронные сети), и значительно повысить результативность продукта.

Мы имеем 20-летний опыт работы на рынке телекоммуникаций и предлагаем omni-channel бизнес решения для клиентов по всему миру.

Требования:

Высшее профильное или техническое/математическое образование;

Практический опыт работы Data Scientist, участие в проектах с использованием машинного обучения;

Хорошая подготовка в области математической статистики, а также методах анализа данных и алгоритмах машинного обучения (в том числе в нейронных сетях);

Опыт использования Deep Neural Networks и инструментов для их обучения (фреймворки Tensorflow, Keras, PyTorch, или др.);

Умение проводить анализ, строить и валидировать гипотезы, определять зависимости, грамотно формулировать выводы и объяснять полученные результаты;

Знание Python;

Инициативность, умение быстро обучаться, а также желание развиваться в направлении, связанном с машинным обучением;

Знание английского языка на уровне чтения профессиональной литературы.

Вашим преимуществом будет:

Опыт участия в соревнованиях по Data Science (Kaggle или аналогичных);

Опыт работы в сфере телекоммуникаций.

Обязанности:

Формирование архитектуры нейронных сетей, их обучение и дальнейшая оптимизация.

Оптимизация алгоритмов предобработки данных, а также формирования новых критериев, используемых в качестве входных нейронов нейронной сети.

Разработка алгоритмов по моделированию фродового трафика для обучения нейронных сетей.

Проведение статистических исследований:

Выделение паттернов и признаков фродового трафика;

Выдвижение гипотез и их проверка.

Разработка алгоритмов по выявлению различных типов фрода на основе проведенных исследований.

Условия:

Атмосфера, поддерживающая профессиональное развитие и рост;

Гибкий график работы, компенсация питания, корпоративный спорт (футбол, волейбол);

ДМС;

Достойная заработная плата;

Место работы: бизнес-центр IT-Парк, 10 минут пешком от ст. м. Чкаловская.

Ключевые навыки

PythonСтатистический анализМатематическое моделированиеМашинное обучениеНейронные сети

Вакансия опубликована 6 сентября 2019 в Санкт-Петербурге

Смотреть отклик
Написать сопроводительное письмоПисьмо отправлено

Сопроводительное письмо к отклику

Похожие вакансии