Middle/Senior Machine Learning Engineer / Data Scientist
В архиве с 9 февраля 2022
от 200 000 ₽ до вычета налогов
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, полный день
Москва, Валовая улица, 35
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
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...
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...
Опыт от 1 года до 3 лет
Интегрировать разные источники корпоративных хранилищ. Реализовывать крутые и большие проекты для разных команд. Участвовать в активной жизни нашего коммьюнити.
Знания принципов работы БД, построения ХД. Опыт разработки ETL процессов. Имеет опыт работы с системами контроля версий (Git).
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.
Senior Data Engineer
до 450 000 ₽Москва, Белорусская и еще 1
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Предстоит работать с высоконагруженной инфраструктурой, повышать надежность, производительность и расширяемость пайплайнов данных, проектировать и разрабатывать модели данных и отчетность для...
Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Анализировать источники данных. Создавать процессы интеграции данных в DWH. Создавать процессы обновления данных внутри DWH. Помогать аналитикам с созданием витрин.
Опыт работы в DWH, Python, SQL в совершенстве. Понимание архитектуры построения хранилищ. Знание отличия Anchor от Data Vault.
Москва, Валовая улица, 35