Data Scientist (middle)

В архиве с 4 октября 2022
з/п не указана

Требуемый опыт работы: 1–3 года

Полная занятость, удаленная работа

4,3
Открытый
Показывает отзывы от сотрудников
Интервью
Рассказали о жизни в компании

Москва

Вакансия в архиве

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

Похожие вакансии

Data Analyst (middle/senior)

2 500 – 3 500 USD
Москва
Можно из дома
Команда. Всего в компании работает 90 человек. В офисе в Нью-Йорке маркетинг, продажи, онбординг и саппорт. Удаленно мы принимаем...
Формальный список того, что нужно делать. Знания в области математической статистики и теории вероятностей. Знание Python (numpy, pandas, matplotlib, sklearn).
Можно из дома
Решать бизнес-задачи с помощью анализа данных и машинного обучения. Проводить поиск, выгрузку, статистический анализ и обработку данных.
Мы рассчитываем, что у тебя есть опыт и знания для этой позиции: Реальный опыт построения коммерческих рекомендательных систем.
Можно из дома
Написание sql запросов различного уровня сложности. Взаимодействие с ключевыми пользователями по задачам бизнес-отчетности (BI, OLAP). Анализ имеющихся данных в...
Опыт работы от 2-х лет. Знание линейки продуктов MS SQL (MS SSAS, PBIS). Опыт настройки и взаимодействия DWH (data...
Будьте первыми
Можно из дома
Разработка, поддержка и развитие собственной “системы компьютерной симуляции и тестирования стратегий”. (Python, SQL, Git ). Разработка новых модулей системы для бэктестинга...
Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет. Опыт работа с библиотеками по анализу данных. Знание алгоритмов и структур данных.
Можно из дома
Участвовать в полном цикле создания моделей (от data collection до model serving) для проектов по определению Consumer Choice.
Python (библиотеки numpy, scipy, pandas, sklearn, DL: tensorflow/keras/ pytorch (приоритет tensorflow/keras)). SQL (для работы с Teradata, DB2...
Можно из дома
Создание, автоматизация и управление промышленными потоками данных Spark (Scala). Анализ и разработка ETL-процедур в контуре систем по управлению данными.
Опыт работы с Hadoop: Hive, Spark (Scala). Опыт разработки и использования Python и Aiflow. Опыт разработки и оптимизации запросов PostgreSQL.
4,3
Открытый
Показывает отзывы от сотрудников
Интервью
Рассказали о жизни в компании

Москва