ML - разработчик / Data Scientist
В архиве с 29 мая 2020
до 230 000 ₽ на руки
Требуемый опыт работы: 1–3 года
Полная занятость, полный день
Москва, Молодежная, Ярцевская улица, 19
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первыхМожно из дома
Разработка поведенческих моделей досрочного погашения срочных продуктов Банка и моделей динамики продуктов неопределенной срочности для прогноза метрик структурных балансовых рисков...
Какие знания и навыки для нас важны: Хорошие знания и опыт практического применения теории вероятностей и математической статистики.
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Построение, валидация и поддержка скоринговых модели для страховых продуктов на основе транзакционной и поведенческой информации. Анализ и обработка больших массивов...
Высшее техническое образование (будет преимуществом – МГУ, МФТИ, МГТУ им. Баумана, СПбГУ). Уверенное понимание методов как классического скоринга, так и машинного...
Data Scientist Middle MLE
150 000 – 300 000 ₽Москва
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Собирать данные из DWH. Экспериментировать с моделями, фичами, описывать эксперименты во внутренней документации. Деплоить модели в продакшн. Проводить мониторинг, поддерживать...
Python (numpy, scipy, pandas, sklearn, catboost, pytorch). SQL (Clickhouse, PostgreSQL). Понимание, как устроены классические ML и DL алгоритмы.
Работодатель сейчас онлайн
Опыт от 1 года до 3 лет
Осуществлять техническое лидирование ETL-разработки на базе продуктов NiFi, Kafka, Flink, Postgres, ClickHouse. Разрабатывать ETL процессы, их оркестрацию и поддержку.
33 года опыта IT экспертизы. 20 городов присутствия по России. Более 2200 сотрудников. Более 200 предоставляемых сервисов.
Работодатель сейчас онлайн
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первыхМожно из дома
Внедрять модель. Поддерживать внедренные модели. Дообучать, следить за их качеством.
Какие знания и навыки для нас важны: Знания в области разработки программного обеспечения (O-notation, Patterns, Clean Code, Code Review).
Работодатель сейчас онлайн
Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Диалоговые системы. Обучаем финансового ассистента поддерживать разговор и отвечать на запросы пользователей в чате с поддержкой. Компьютерное зрение.
Опыт разработки моделей машинного обучения с использованием современных DL фреймворков (Tensorflow, Pytorch, Keras, etc) и применения их в продакшене.
Москва, Молодежная, Ярцевская улица, 19