• Исследование и разработка статистических моделей для анализа данных

• Получение данных (Data-mining), работа с данными в виде Rest-API сервисов и реляционными базами данных (MySQL, PostgreSQL)

• Обработка изображений OCR

• Обработка звука ASR

• Обработка OCR и ASR-моделей , построение пайплайнов обработки, векторизация, матрицы свёртки

• Тестирование гипотез, корреляционный анализ, факторный анализ, фиче-инжининиг, поиск структуры в данных

• Проектирование и разработка моделей машинного обучения, тренировка классификаторов

• Доведение моделей машинного обучения до прода

• А/В тестирование моделей и выбор наилучшего решения, разработка платформы A / B-тестирования качества создаваемых моделей

• написание статей, отчетов по исследованиям и документации к моделям

• Изучение потребности компании и разработка решении, в сотрудничестве с отделами управления продуктами и инженерными отделами

• Обсуждение результатов и статистических концепций с руководителями

• Разработка пользовательских моделей данных и алгоритмов

• Создание процессов и инструментов, помогающих отслеживать и анализировать производительность и точность данных

• Применение прогнозного моделирования для улучшения и оптимизации клиентского опыта, получения дохода, таргетинга рекламы и т. д.

Требования:

• Высшее техническое или физико-математическое образование

• Сильные математические навыки. Прекрасное знание теорвера, линала и матстата (умение объяснить теорему Байеса, определить, что такое статистически значимая выборка, доказать Центральную предельную теорему, объяснить суть быстрого и обратного преобразования Фурье)

• Знание передовых статистических методов и концепций

• Сильные аналитические навыки

• Совершенное владение матрицами и тензорами (SVD, тензорный поезд)

• Понимание оценок качества классификаторов (ROC-AUC, PR, F1)

• Умение работать с методами кластеризации данных: иерархическая (дендрограмма), PCA, t-SNE

• Опыт использования статистических методов и методов интеллектуального анализа данных (таких как градиентный бустинг, обобщенные линейные модели / регрессия, случайные леса, деревья и анализ социальных сетей)

• 5-7 лет опыта построения статистических моделей и обработки наборов данных

• Наличие профиля в Kaggle не моложе 2х лет, участие, как минимум, в трёх соревнованиях Kaggle

• Владение Python, умение строить REST-API с помощью фреймворков Flask, Fast-API и т.д.

• Использование numpy, pandas - умение векторизировать алгоритмы матричными операциями

• Владение Tensorflow, Sklearn, PyTorch

• Опыт в построении моделей классификации (kNN, DTree, FastForward-NN, SGD, GB, RandomForest, SVM)

• Опыт в тренировке моделей машинного обучения: обработка пропусков, кросс-валидация, разделение выборок

• Знание типов слоёв для преобразований данных (пуллинг) в Keras

• Умение строить собственные функции потерь, коллбеки в Tensorflow и Scikit-learn

• Практическое применение ансаблирование методов машинного обучения: беггинг, бустинг, стекинг, мажоритарное голосование

• Опыт анализа данных от сторонних поставщиков, таких как AdWords, Coremetrics, Crimson, Facebook Insights, Google Analytics, Hexagon и Site Catalyst.

• Опыт работы с распределенными данными и вычислительными инструментами, такими как Hadoop, Hive, Gurobi, Map / Reduce, MySQL и Spark

• Опыт по визуализации и представлению данных с помощью Business Objects, D3, ggplot и Periscope.

• Официальное трудоустройство по ТК РФ;
• График 5/2 с 10:00 до 19:00;
• Возможная удаленная работа.