Зона ответственности: - классификаторы на проектах. - контроль качества модели. - анализ данных. - формирование гипотез возникновения ошибок. - основные метрики расчета точности классификатора/детектора. -

проектные данные. - математическое образование. - владения linux.

Реализация архитектур моделей и пайплайнов обработки данных: изображения, временные ряды, табличные данные. Обучение, валидация, вывод моделей в прод.

Высшее техническое образование. Знание основ математической статистики и теории вероятностей. Знание базовых алгоритмов и структур данных. Понимание методов и подходов...

Анализ двоичного и\или исходного кода с целью поиска ошибок реализации, уязвимостей и/или восстановления логики работы программ.

Опыт работы по направлению reverse/программирование. Владение инструментами IDA, x64DBG, Ghidra, WireShark / Burp suite и т. д..

Проектировать и собирать витрины данных по разработанному ТЗ. Проектировать, разрабатывать и поддерживать ETL-процессы для загрузки данных из/в Data...

Есть опыт на позиции Data Engineer от 2,5 лет. Понимание основных операций ДБ и DWH. Опыт работы с Hadoop...

Поддержка существующих CI/CD gitlab сценариев, для процессов разработки/сборки/тестирования/инсталляции приложений и инфраструктуры. Работа с БД: Mongo DB...

Docker. Docker-compose. Grafana / Prometheus. Kubernetes. Helm. Gitlab. Ansible. Nginx / Ingress. Mongo DB/ScyllaDB/Cassandra/PostgreSQL.

Работать с данными разной модальности - табличными, графовыми, текстовыми, изображениями и видео. Самостоятельно формулировать гипотезы и проверять их, конструировать фичи, проводить...

Понимание и опыт применения основных методов машинного обучения и знание принципов статистического анализа. Опыт production-разработки на Python и знание...