Наша команда занимается внедрением прикладного машинного обучения, R&D и анализом данных. Мы разрабатываем и реализуем разного рода интеллектуальные сервисы, которые облегчают жизнь сотрудникам организации, помогают в обработке больших объемов информации, а также позволяют увеличить прибыль компании. Помимо этого, мы помогаем бизнес-линиям проверять гипотезы, создавать и тестировать прототипы и придумывать монетизацию.

В команде есть экспертиза по: прикладному машинному обучению (в основном NLP), математическим и статистическим моделям, работе с данными на финансовом рынке, финансовым продуктам, быстрому прототипированию и бережливой разработке. Основная работа идет по agile, но часть проектов будут синхронизироваться с большими плановыми разработками и релизами. Мы ценим инициативы команды и большую часть решений принимаем коллегиально. Ограничений по использованию инструментов или фреймворков нет – выбираем наиболее подходящий для конкретной задачи инструмент. Практикуем нетоксичный code review для merge requests в GitLab.

Чем предстоит заниматься:

  • Погружение и исследование предметных областей для задач, которые решаются с помощью ML;
  • Решение задачи ML с использованием актуальных фреймворков;
  • Внедрение новых инструментов и подходов к разработке;
  • Работать с большими объемами разнотипных данных;
  • Участвовать в полном цикле разработки моделей: от предварительного анализа данных до внедрения в прод;

Что мы ждём от вас:

  • Готовность стажироваться от 30 часов в неделю
  • Образование: техническое, ИТ, бизнес-информатика, математика;
  • Знание python (классические модули + numpy, pandas, matplotlib, sklearn);
  • Понимание реляционных баз данных, плюс умение писать простые SQL запросы;
  • Знание базовых алгоритмов и структур данных;
  • Знание теории классического ML (DL и NLP будет плюсом);
  • Знание git и удаленных репозиториев (github, gitlab) – хотя бы на уровне сделать ветку, коммит и запушить;

Желательно, но не обязательно:

  • Есть практический опыт решения ML задач (портфолио на гитхабе, участие в pet проектах и т.д.);
  • Знание Linux, docker;

Что мы предлагаем:

  • Продолжительности стажировки до 12 месяцев;
  • Оформление в штат компании на период стажировки и возможность остаться в качестве постоянного сотрудника после её окончания;
  • Достойная оплата стажировки;
  • Возможность стажироваться в полностью удаленном или гибридном формате работе;
  • Индивидуальный куратор, который будет помогать в процессе изучения материала;

Стажер в направление машинного обучения

В архиве с 7 октября 2021
з/п не указана

Вакансия в архиве

Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию

Показать описание вакансии

Похожие вакансии