Группа компаний НЛМК - крупнейший в России и один из самых эффективных в мире производителей стальной продукции.

Мы сейчас находимся в поиске Data scientist ML engineer'a для развития наших цифровых продуктов используя нашу собственную разработку DSML (Data Sciene and Machine Learning) платформы. Наша DSML платформа не просто позволяет создавать и эксплуатировать модели, она позволяет превращать инсайты и экспертизу Data Scientist-а в работающий код, легко передавать ее между Data Scientist-ами и сохранять в компании.

Платформа предназначена для использования on-premise и не имеет здесь доступных аналогов. Мы начали движение здесь в Open Source, и планируем создать версию решения, которое не только максимально упростит жизнь Data Scinetist-а и избавит его от инженерной рутины, но и позволит ему самостоятельно развернуть и начать использовать платформу.

ВАС ЖДЕТ:

• Трансформация бизнес запросов на язык машинного обучения:
• Анализ запросов (проблематики) от производства;
• Формирование возможных ML решений этих проблем.
• Поиск необходимых для задач данных и анализ качества;
• Подготовка данных для эксперимента;
• Постановка и проведение экспериментов с моделями, выбор наилучшего подхода;
• Выбор и обоснование метрики оценки качества;
• Объяснение простым языком результатов разработки ML модели;
• Написание чистого продакшн кода и выведение модели в работу;
• Постановка задач и управление аналитиком;
• Презентация и защита результатов исследования.

МЫ ЖДЕМ ОТ ВАС:

• Высшее техническое/математическое/экономическое;
• Знание методов математического моделирования, машинного обучения, статистики, оптимизации. Понимание задач регрессии, классификации, кластеризации; а также применения различных метрик качества к основным видам задач;
• Умение оперативно погрузиться в производственную задачу, изучить нюансы производства и технологий;
• Понимание методов интерпретации black box моделей (SHAP, Monoforest) и умение применять их на практике будет плюсом;
• Уверенное владение библиотеками Python (Numpy, Pandas, Sklearn, SciPy), умение визуализировать данные;
• Опыт работы с библиотеками машинного обучения XGBoost, CatBoost, Scikit-learn. Опыт анализа временных рядов, знание R forecast, Prophet – приветствуется;
• Опыт работы с TensorFlow (Keras) или PyTorch, знание основных архитектур нейросетей будет плюсом;
• Уверенное знание SQL. Опыт работы с Hadoop в качестве аналитика будет плюсом (Hive, Spark);
• Опыт работы с GitLab, Jira, Confluence.

Будет преимуществом:

• Опыт работы с Apache Spark (PySpark), Hadoop/Spark;
• Опыт работы с алгоритмами CV (классификация, сегментация, object detection);
• Опыт работы с продукционным стеком CV (TensorRT, Nvidia Deepstream, Docker, ONNX);
• Успешный опыт участия в конкурсах машинного обучения (kaggle и аналогичные);
• Опыт работы с временными рядами, обработкой текстовых данных.

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

• График работы 5/2 (возможен удаленный формат);
• Современный офис с инновационной зоной. В пешей доступности от метро «Полянка»;
• Конкурентный уровень заработной платы, годовые бонусы;
• Корпоративные льготы: ДМС, стоматология, льготное страхование родственников, банковские продукты сотрудникам и скидки партнеров;
• Обучение и развитие: английский язык в лучших языковых школах, большое количество обучающих курсов от внутреннего корпоративного университета, посещение митапов и конференций.