Data Scientist (Deep Learning for Demand Forecast)
В архиве с 9 июля 2023
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, полный день
Санкт-Петербург, Фрунзенская, Московский проспект, 94
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Санкт-Петербург
Опыт от 1 года до 3 лет
Развитие классических скоринговых моделей. Построение предиктивных моделей для задач B2C и B2B кредитования, страхования и e...
Успешный профессиональный опыт работы в финтех индустрии не менее 1 года, или стаж в DS и ML более 2 лет.
Работодатель сейчас онлайн
Санкт-Петербург
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Структурирование и анализ сырых данных. Поиск дополнительных источников данных для обогащения моделей. Полный цикл создания моделей машинного обучения на основе...
Знания Python на хорошем уровне, в том числе популярные библиотеки (TensorFlow, PyTorch, Keras, spaCy, Pandas, NumPy и другие).
Санкт-Петербург
Опыт от 1 года до 3 лет
Разработка/поддержка автоматизированных регулярных ETL процессов. Настройка облачной ETL инфраструктуры. Внедрение ETL-процессов. Создание витрин данных. Участие в построении DWH.
Уверенное знание SQL. Знание Python. Умение организовывать ETL-процессы. Опыт работы с Google Cloud. Опыт работы с Apache Airflow.
Санкт-Петербург
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Построение, поддержка ETL-процессов и решение разнообразных бизнес-задач для обработки больших объёмов данных с использованием Spark+Scala. Оптимизация скорости обработки...
Владение Scala, Java. Консольный минимум Linux. Опыт работы со Spark, уверенное понимание принципов работы и потенциальных проблем. Знание основ работы...
Санкт-Петербург
Опыт от 1 года до 3 лет
Разрабатывать алгоритмы для эффективной предварительной обработки (подготовка, очистка, feature engineering) разнородных неструктурированных и частично-структурированных текстов. Разрабатывать алгоритмы многозначной классификации...
Уверенно знаете язык Python. Уверенно знаете основные структуры данных и классические алгоритмы ML (SVM, Naive Bayes, Random Forest, kNN, k...
Санкт-Петербург
Опыт от 3 до 6 лет
Повышать качество принимаемых решений за счёт анализа и прогнозирования пользовательского поведения и окупаемости. Ad-hoc анализ. Собирать данные из разных...
Понимание основ статистики, теории вероятностей, математики. Опыт работы с данными: решенные задачи классификации и кластеризации. Уверенное владение SQL, Python.