Data Scientist (senior)
В архиве с 17 сентября 2022
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, полный день
Москва, Кутузовская, Кутузовская, Кутузовский проспект, 32к1
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
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...
Lead Data Engineer
500 000 – 600 000 ₽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...
Опыт от 1 года до 3 лет
Развитие и поддержка хранилищ на основе Greenplum\ClickHouse. Анализ кода ПО и запросов бизнес пользователей на предмет эффективности использования ресурсов...
Глубокие знания принципов работы реляционных СУБД. Желательно знание стека технологий Greenplum\Click House (или другой mpp платформы). Желательно Hadoop.
Москва, Арбатская и еще 1
Опыт от 1 года до 3 лет
Мы новоиспеченный отдел, помогающий бизнесу применять ML в релевантных областях. Широкий бэклог задач: динамическое ценообразование, оптимизация сроков сдачи проектов, OCR...
Опыт в ML от двух лет. Знание основ мат. статистики. Понимание принципа работы основных алгоритмов классического ML. Опыт работы с...
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.
Москва, Алексеевская
Опыт от 3 до 6 лет
Персонализация пользовательского опыта (uplift моделирование, онбординг, рекомендации услуг, советы по улучшению вакансии и др.). Работа с оттоком (предикторы оттока, триггерные...
Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшене. Понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning. Понимание принципов работы современных...
Москва, Кутузовская, Кутузовская, Кутузовский проспект, 32к1