Data Scientist (Рекомендательная система)
В архиве с 1 марта 2023
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, полный день
Москва
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии в этой компании
Опыт от 3 до 6 лет
Вести R&D деятельность: выбирать и обосновывать подходы, исследовать новые, проводить эксперименты и пр. Работать с данными. Разрабатывать модели компьютерного...
Опыт в CV \ DL области от 2 лет. Крепкое владение Python. Хорошее знание основных фреймворков и библиотек (PyTorch, OpenCV, NumPy...
Опыт от 3 до 6 лет
Разработка витрин данных. Создание и оптимизация пайплайнов сбора и обработки данных. Разработка и оптимизация базового слоя хранилища данных.
Отличные знания SQL: оптимизация запросов, понимание планов запроса, внутренней работы SQL (оптимизация запросов, hash join, nested loop, типы индексов и...
Опыт от 1 года до 3 лет
Разработка, поддержка и развитие ML-моделей, нейронных сетей для сервисов / продуктов трайба. Анализ данных и проверка гипотез при помощи инструментов...
Законченное высшее техническое образование. Знания в области теории вероятностей, статистики, эконометрики, оптимизации, численных методов. Понимание ML-моделей (регрессии, классификации, кластеризация...
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первых
Знание основных принципов и практик DevOps/SRE. Опыт работы с Kubernetes, Jenkins,Git. Будет плюсом: Опыт работы с базами данных...
Опыт более 6 лет
Разработка новых сервисов по новым макетам. Контроль соблюдения выпускаемого решения стандартам банка (кибербезопасность, дизайн система, code-style, параметры аутентификации пользователей...
Опыт создания iOS-приложений от 3-х лет. Знание Swift (опыт работы с SwiftUI будет плюсом), классических структур данных и...
Опыт от 3 до 6 лет
Разработка ML пайплайнов для формирования персональных рекомендаций и их продуктизация. Исследование современных подходов к рекомендациям. Постановка и реализация гипотез по...
Мотивация учиться и развиваться в области рекомендательных систем. Практический опыт полного цикла решения ML задач: предобработка данных, выбор алгоритмов и...
Похожие вакансии
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.
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Работа с Hadoop (Impala, Spark) в Jupyter Hub. Наиболее часто применяемые методы: деревья решений, бустинги, лог.регрессия, различные методы кластеризации, ALS...
Какие знания и навыки для нас важны: Опыт работы в банковском/финансовом/телеком/ритейл секторе от 2-х лет в...
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...
Data Engineer
от 3 500 $Опыт от 1 года до 3 лет
Поддержкой текущей инфраструктуры хранилища данных и формированием витрин данных. Работать с базой данных (написание запросов в БД на SQL).
Опыт работы от 2-3х лет на позиции на стеке Microsoft: Microsoft SQL Server, SSIS, SSAS. Знание Transact-SQL.
Опыт от 3 до 6 лет
Загружать и обрабатывать в DWH данных внутренних и внешних систем (стек Kafka, PySpark, Hadoop, Clickhouse, AirFlow). Принимать участие в построении...
Опыт обработки больших данных, знание принципов работы БД и методологий моделирования. Продвинутый уровень владения Spark, Python, Apache AirFlow, SQL.
Москва