Более 250 человек в Тюменском и Московском центрах разработки принимают активное участие в проектах компании, направленных на разработку наших внутренних ERP систем, приложений, интернет-магазинов.

Ищем специалиста Data Science и Machine Learning для решения задач в области DIY ритейла, е-commerce для крупной компании с развитой сетью филиалов.

Чем предстоит заниматься:

• Извлечение сырых данных, написание запросов к разнородным СУБД;
• обработка данных – очистка, обогащение, проверка качества;
• построение моделей машинного обучения (прогноз, классификация, кластеризация и т.п.);
• внедрение построенных моделей в виде интеллектуального компонента для микросервисов, выполняющих бизнес-задачи;
• выявление закономерностей в данных и описание их в виде аналитических отчетов;
• проверка гипотез от бизнеса на данных;
• презентация результатов работы бизнесу.

Что мы предлагаем:

• Официальное трудоустройство с первого рабочего дня;
• официальная заработная плата, уровень обсуждается на собеседовании;
• система наставничества и обучения на период испытательного срока (3 месяца);
• комфортный офис в центре города (после испытательного срока гибридный формат работы);
• возможность посещать конференции, митапы и другие мероприятия за счет компании.

Что для нас важно:

• Высшее техническое/экономическое образование;
• знание математической статистики, теории вероятностей, основ математического анализа и векторной алгебры;
• знание одного из языков программирования–Python, SAS Base;
• знание SQL;
• знание основных моделей машинного обучения (для прогнозирования, классификации, кластеризации);
• опыт работы в данной сфере - 1 год и более.

Будет плюсом:

• Опыт работы с логистическими задачами (оптимальная доставка и тп)
• знание нейросетевых моделей и фреймворков (для работы с текстовыми данными, изображениями, видео, аудио)
• наличие выполненных проектов по машинному обучению (проекты на гитхабе, аккаунт в kaggle, научные или популярные публикации, участие в других конкурсах)
• наличие сертификатов, подтверждающих навыки работы в SAS Viya либо в SAS Enterprise Miner
• наличие сертификатов о прохождении обучения

Стек используемых технологий:

SQL, SAS Base/CASL, Python (numpy, pandas, sklearn, matplotlib/seaborn, nltk, keras/pytorch/tensorflow), SAS Viya, SAS Enterprise Miner, алгоритмы машинного обучения