Data Science Jobs

#вакансия#vacancy#machinelearning#ml#cv#senior#remote Позиция: Senior ML Engineer Проект: Химическая промышленность Формат: удалённый (аутстафф) Занятость: фултайм (проектная) Длительность: более года Часовой пояс: МСК Старт: ASAP Оформление: ИП, СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT Оклад: 4000 - 5000$ net Ptolemay — аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем Senior ML Engineer для аутстафф-проекта в сфере химической промышленности. Требования: • Алгоритмы машинного обучения и нейронных сетей: глубокое понимание методов машинного обучения, глубокого обучения (Deep Learning), а также специфики работы с CV (Computer Vision). • Языки программирования: экспертные знания Python и библиотек машинного обучения, таких как PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV. • Архитектуры нейронных сетей: знание архитектур CV (Yolo, ResNet, EfficientNet и другие), а также опыт работы с CV методами и их адаптацией. • Математическая база: понимание линейной алгебры, вероятности, статистики, оптимизации, которые применяются при обучении моделей. • Инфраструктура для работы с ИИ: опыт работы с серверным оборудованием для развертывания и обслуживания ИИ-решений. • Системы управления версиями: опыт работы с Git для контроля версий и командной разработки. • Контейнеризация и оркестрация: знание Docker и Kubernetes для развертывания моделей в продакшн. • Методы обработки данных: понимание предобработки данных, работы с большими объемами данных, опыт разметки данных (использование CVAT). • API-интерфейсы: опыт разработки и интеграции моделей через RESTful API и использование систем CI/CD (Jenkins, GitLab CI). Условия: • Удалённый формат работы • Полная занятость • Долгосрочный проект с возможностью продления • Оформление по ИП или СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT • Оплата: 4000 – 5000$ net Готов ответить на вопросы и рассмотреть резюме в личных сообщениях: @Dmitriy_Ptolemay

#вакансия#москва#python#ML#DS#NLP#LLM#agents NLP Data Scientist (AI-агенты) Всем привет! 👋 Мы - команда центра развития искусственного интеллекта в российском топ банке. Разрабатываем и внедряем AI-решения в ключевые бизнес-процессы. Сейчас мы строим прикладных AI-агентов для HR-направления: подбор, оценка, развитие сотрудников, внутренние сервисы для рекрутеров и руководителей. Ищем NLP data scientist, который умеет проектировать и улучшать рабочие AI-системы: с инструментами, качественной оценкой и измеримым влиянием на бизнес-метрики. Рассматриваем Middle и Senior позиции. Чем предстоит заниматься - Проектировать и развивать LLM и агентные решения для HR-сценариев: от постановки задачи и анализа процесса до PoC, MVP и production-ready решения совместно с ML Engineer. - Разрабатывать архитектуры AI-агентов: orchestration, tool use, retrieval, memory, multi-step workflows, guardrails. - Формировать гипотезы, запускать эксперименты и улучшать качество системы на основе метрик и обратной связи пользователей. - Вместе с бизнес-заказчиком уточнять требования и фиксировать постановку задачи. Что для нас важно - 3+ лет опыта в Data Science / ML, из них заметная часть в NLP, LLM. - Практический опыт создания прикладных LLM-систем и агентов: RAG, tool calling, agentic workflows, multi-step reasoning, structured output. - Глубокие знания в NLP (статистические методы, нейронные сети, трансформеры) и уверенная база в классическом ML. - Понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering. - Опыт разработки на Python, пишете чистый и поддерживаемый код Плюсом будет - Опыт разработки RAG-систем и работы с векторными хранилищами - Опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью Мы предлагаем - Вилка: 200-350 net + годовая премия 2-4 оклада (с сильными кандидатами готовы отдельно обсуждать условия) - Комфортный современный офис в г.Москва - Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 2х дней в неделю) - Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия - Корпоративный спортзал и зоны отдыха - ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа Если интересно, пишите в личку @yegor_saf

#вакансия#ML#senior#fulltime#remote Добрый день! Меня зовут Даша, я рекрутер Помните, в "Автостопом по галактике" была рыбка-переводчик, которую можно было посадить себе в ухо и понимать любые языки? А у Стругацких в "Мире полудня" - лингвокодер. В "Звёздных Войнах" переводчиком работал C-3PO. В общем, какие бы фантастические книжки или фильмы вы ни любили, скорее всего, там кто-то фантазировал о синхронном голосовом переводе. И человечество наконец-то оказалось в этой точке! 🦄 Ищу синьорного ML инженера в Palabra ai - стартап, который делает риал-тайм голосовой переводчик. Они поддерживают больше 60 языков, работают с задержкой меньше секунды после окончания фразы, умеют сохранять эмоции и интонации спикера, переводит в браузере, зуме или где захочет клиент. А среди клиентов у них BCG, Paramount, UNICEF, Deloitte, Docusign и многие другие Если вы: 🔺5+ лет в ML 🔺тренировали LLM с PyTorch или TensorFlow 🔺любите данные и умеете их готовить 🔺отлично знаете Python или C++ присылайте резюме @d_shteinardt Ремоут (не из РФ и РБ), платят $80k-150k и дают долю по итогам полугодового ревью.

#vacancy#HFT#Trading#senior#middle#ML#research 🔍 We are looking for an HFT Researcher to join a closed research laboratory at the intersection of foundational AI and quantitative finance. The company operates its own AI lab building unified foundation models that simultaneously understand language and numerical time series. Now launching a high-frequency trading operation entirely from scratch! The project is led by a leading AI researcher: Professor at the University of Montreal, researcher at Mila – Quebec AI Institute, former lead scientist at IBM Research, author of groundbreaking papers at NeurIPS 2024, including the first open-source brain foundation models and research on personality sequence in LLMs. ✅ What matters: • Ideally: commercial experience in high-frequency trading • Also considered: relevant personal projects, academic research focused on market microstructure or quantitative finance • Strong skills in machine learning with practical application to high-frequency data • Solid foundation in statistics, probability theory, and optimization • Confident programming skills in Python, experience with ML frameworks, attention to code efficiency • English is mandatory, minimum B2 level 💼 What they offer: 💰 €120k – €170k gross/year — depending on experience and location, discussed individually 🌍 Locations: Montreal (Canada), the Netherlands, Serbia, Cyprus, Dubai, or remote via B2B contract from an EU time zone ✈️ Relocation to the Netherlands with support provided 🧠 Non-bureaucratic team, research focus, direct work with one of the leading researchers in the field 📩 Send your CV via Telegram: @veronikavlasovets

#vacancy#Fulltime#remote#DataScientist#SQL#ITВакансии#УдалённаяРабота#python#ML#Вакансия 🔎 Data Scientist Middle+ 💰 Зарплата: 270-300К руб/мес.Гросс 🎯 Локация/гр.: Россия 🕰 Срок проекта: 3 месяца + 📄Оформление: только ИП 🏛Проект: Крупная ритейл компания. Обязательные требования: - Опыт работы от 4-х лет в аналогичной роли; Алгоритмы и структуры данных: - Умение оценивать сложность алгоритмов; - Знание алгоритмов и структур данных из стандартного курса; - Знаком с оценкой производительности стандартных библиотечных структур данных; - Знакомство с алгоритмами из расширенного набора: вероятностные, алгоритмы во внешней памяти, алгоритмы на графах. Теория вероятности и математической статистики: - Предельные теоремы и умение их применять; - Опыт проверки гипотез, знание бутстреп и A/B-тестов, а так же снижение дисперсии и выявление причинно-следственных связей. Машинное обучение (ML): - Понимание ML-алгоритмов и подходов; - Умение эффективно адаптировать их для решения задач при необходимости; - Умение строить модели из стандартных компонентов; - Понимание последовательности этапов разработки ML-решений и готовность вносить изменения в проектную архитектуру; - Понимание какие бизнес-метрики для модели нужно мониторить; - Умение предложить прокси-метрики и функцию потерь, связанные с бизнес-метриками; - Умение докатить простую модель в пилот, имплементировать метод по статье, встроить компонент в существующий пайплайн. - Знаком с менее распространенными методами МО (например: байесовские модели/PGM/VBI, RL и прочее). Операции с моделями (MLOps): - Умение разово зафиттить модель, по запросу проверить, жива ли она, обновить и развернуть какое-либо необходимое ПО в кластере; - Умение версионирования моделей, данных и мониторинг работы моделей, качества данных. SQL: - Простые запросы (выборки, группировки, оконные функции); - Опыт оптимизации запросов. Программирование и инженерия: - Умение перевести идеи в чистый код, который будут и исполнять, и читать; - Умение пользоваться git'ом; - Умение писать тесты; - Способность разбираться в чужом коде и эффективно его дебажить; - Базовое понимание всех компонентов архитектуры. Работа с БД и большими данными (DB & BD): - Промышленный опыт работы с несколькими системами; - Знание внутреннего устройства систем, используемых в работе; - Опыт оптимизации вычислений/запросов транзакции/ACID/Индексов. -Умение декомпозировать понятные задачи; - Самостоятельно находить решение или использовать существующие подходы для понятных задач. Дополнительные стек и требования Задачи: - Разработка кода и тестов на python, участие в командной разработке, участие в код-ревью; - Проработка и изменение дизайна существующих компонентов при необходимости; - Подготовка и валидация обучающих выборок данных для внедрения и сопровождения математических моделей продуктов больших данных; - Расчет результатов АБ-тестов, дизайн АБ-тестов; - Внедрение современных методов машинного обучения и анализа данных в продуктах больших данных; - Разворачивание моделей и сервисов в контуре компании (hadoop/k8s/airflow); - Написание запросов на SQL, оптимизация запросов (spark, в частности); - Предлагать идеи для улучшения модели/подхода; - Предлагать прокси-метрики и функции потерь, связанные с бизнес-метриками; - Контроль соответствия результатов работы менеджеров по работе с большими данными в релизах продуктов больших данных; - Техническая реализация data-science решений на продуктах департамента; - Формирование требований к данным для разработки математических моделей в рамках релизов продуктов больших данных; - Анализ предметной области с целью повышения качества моделей и формирования предложений по достижению целей проектов и продуктов больших данных. 📲 Как откликнуться: Отправляйте своё резюме @AllaDemHR

#вакансия#ml#удалённо Формат работы: удалённо Уровень навыков: Senior, Lead З/П: 4.500$ Мы - продуктовая компания, создающая высоконагруженные AI-продукты на генеративных технологиях. Работаем с фото, видео, текстом и продуктовыми-решениями, которыми влияют на реальных пользователей. Мы ищем Лида ML-отдела, который: - Сможет реформировать и развивать команду ML/MLops, вместе с промпт инженерами - Структуризирует и автоматизирует все требующие того процессы. - Разбирается в особенностях генеративного контента на self-host решениях - Оптимизирует генеративные пайплайны для сокращения расходов отдела. - Будет самолично ставить продуктовые цели и вести отдел на острие технологий, методологий и трендов для их достижения. Зоны ответственности и требуемые навыки: - Техническое лидерство ML-команды (постановка задач, ревью, мониторинг). - Проектирование и развитие ML-архитектуры. - Опыт работы с Docker и highload-системами. - Выбор и внедрение технологий, моделей и инструментов. - Ведение ML-фичей от PoC до продакшна. - Оптимизация качества и производительности моделей. - Обучение и развитие ML-специалистов в команде. - Активная работа с лидами других отделов по мере необходимости. Уровень кандидата: - Сильный Middle с выраженными лидерскими и архитектурными навыками или Senior, готовый взять ответственность за ML-направление и команду. Примеры задач: - Участие в создании ML-продуктов и фичей с нуля. - Развёртывание open-source решений, тестирование на ЦА и последующая разработка собственного аналога. - Тюнинг моделей для повышения качества генерации фото и видео. - Масштабирование решений под продакшн-нагрузку. Мы предлагаем: - Работу с уникальными и технически сложными AI-проектами. - Реальное влияние на развитие ML-продуктов и команды. - Коллектив фанатов своего дела. - Гибкий график и удалённый формат работы. - Среду, где решения принимаются на основе экспертизы и Data-driven подхода, а не «потому что так решили». -З/П: 4.500$. Контакты: @Findyskill

#vacancy#Fulltime#remote#DevOps#MLOps#ITВакансии#УдалённаяРабота#Grafana#ML#Вакансия 🔎Senior DevOps в ритейл ❇️ |агентство TopSelection 💰Зарплата: 270-300К руб/мес.Гросс 🎯Локация/гр.: Россия 🕰Срок проекта: 3 месяца + 📄Оформление: только ИП 🏛О проекте: Команда создаёт интеллектуальную ML - систему прогнозирования спроса, которая учитывает сезонность, промо, макро- и микроэкономические факторы, поведение клиентов и ограничения логистики. Стек: GitHub/Gitlab, Jfrog Artifactory, SonarQube, Jenkins/GitlabCI, ArgoCD, Helm, Hashicorp Vault, OpenTelemetry, Grafana, Grafana Tempo, Mimir, Prometheus, Apache Spark, k8s. 📌 Требования: — DevOps с опцией MLOps (работать придется с продуктом прогнозирования с ML, причем частично в режиме spark); — Опыт проектирования, настройки и поддержки CI/CD-процессов; — Умение выявлять и автоматизировать рутинные операции для повышения эффективности команды разработки и эксплуатации; — Готовность участвовать в диагностике и устранении инцидентов: сбор диагностических данных, анализ окружения, содействие разработчикам в дебаге; — Практический опыт настройки централизованного логирования, мониторинга и алертинга для обеспечения наблюдаемости систем. Задачи: - Облегчение и ускорение труда разработчиков; - Создание CI/CD пайпланов; - Помощь в контейнеризации приложений, подготовке к доставке и развертыванию; - Техническая консультация; - Помощь в настройке централизованной среды разработки; - Управление релизным процессом, проведение, сопровождение релизов; - Заведение RFC; - Проведение релизов; - Контроль работоспособности систем до, во время и после релизов; - Актуализация технической документации; - Управление инфраструктурой; - Поддержание работоспособности инфраструктурных сервисов; - Настройка мониторинга сервисов; - Контроль за утилизацией ресурсов, повышение оптимальности их использования; - Своевременное обновление сервисов и зависимостей; - Своевременное устранение обнаруженных уязвимостей в исходном коде и подконтрольных сервисах. 📲 Как откликнуться: Отправляйте своё резюме @AllaDemHR

#вакансия#ml#удалённо Формат работы: удалённо Занятость: полная Уровень навыков: Senior, Lead З/П: 4.500$ Team Lead ML Engineer Мы - продуктовая компания, создающая высоконагруженные AI-продукты на генеративных технологиях. Работаем с фото, видео, текстом и продуктовыми-решениями, которыми влияют на реальных пользователей. Мы ищем Лида ML-отдела, который: - Сможет реформировать и развивать команду ML/MLops, вместе с промпт инженерами - Структуризирует и автоматизирует все требующие того процессы. - Разбирается в особенностях генеративного контента на self-host решениях - Оптимизирует генеративные пайплайны для сокращения расходов отдела. - Будет самолично ставить продуктовые цели и вести отдел на острие технологий, методологий и трендов для их достижения. Зоны ответственности и требуемые навыки: - Техническое лидерство ML-команды (постановка задач, ревью, мониторинг). - Проектирование и развитие ML-архитектуры. - Опыт работы с Docker и highload-системами. - Знания в Stable Diffusion, Computer Vision. - Выбор и внедрение технологий, моделей и инструментов. - Ведение ML-фичей от PoC до продакшна. - Оптимизация качества и производительности моделей. - Обучение и развитие ML-специалистов в команде. - Активная работа с лидами других отделов по мере необходимости. Уровень кандидата: - Сильный Middle+ с выраженными лидерскими и архитектурными навыками или Senior/Lead, готовый взять ответственность за ML-направление и команду. Примеры задач: - Участие в создании ML-продуктов и фичей с нуля. - Развёртывание open-source решений, тестирование на ЦА и последующая разработка собственного аналога. - Тюнинг моделей для повышения качества генерации фото и видео. - Масштабирование решений под продакшн-нагрузку. Мы предлагаем: - Работу с уникальными и технически сложными AI-проектами. - Реальное влияние на развитие ML-продуктов и команды. - Коллектив фанатов своего дела. - Гибкий график и удалённый формат работы. - Среду, где решения принимаются на основе экспертизы и Data-driven подхода, а не «потому что так решили». -З/П: 4.500$. Контакты: @Findyskill

#Вакансия#офис#Москва#ML#fulltime Вакансия: ML Компания: АВ Софт Локация: Москва Формат: офис Занятость: полная Зарплата: 150 000 – 250 000 рублей (NET) Наша компания – отечественный вендор в области информационной безопасности. Мы разрабатываем продукты для обеспечения безопасности от различных угроз. ОБЯЗАННОСТИ • Участвовать в полном цикле разработки — от понимания бизнес-задачи и подготовки данных до обучения, тестирования, деплоя • Сбор, очистка, нормализация данных, построение признаков (feature engineering) и разработка ETL-пайплайнов для задач классификации и детектирования аномалий. • Разработка и обучение ML-моделей (включая классические алгоритмы и deep learning) для решения задач классификации, детектирования аномалий и предсказания. • Упаковка моделей в контейнеры (Docker), их деплой в виде REST-сервисов, оптимизация скорости инференса. • Обеспечение стабильной работы моделей, мониторинг качества, выявление data drift и concept drift, планирование и проведение переобучения моделей. ТРЕБОВАНИЯ • Опыт разработки и деплоя ML-моделей в продакшн. • Уверенное знание Python и основных библиотек: numpy, pandas, scikit-learn, PyTorch, CatBoost, XGBoost, LightGBM, transformers. • Опыт работы с классическими ML-моделями (XGBoost, LightGBM, Random Forest) и SOTA-подходами (включая NLP/CV). • Навыки работы с SQL и системами контроля версий (Git). • Практический опыт работы с Docker и развертыванием сервисов (REST API). • Опыт оркестрации пайплайнов (Airflow или аналоги). • Знание Linux как рабочей среды. • Понимание принципов MLOps, управления экспериментами и версионирования данных/моделей. Умение писать читаемый, тестируемый и эффективный код. • Английский язык на уровне чтения технической документации. БУДЕТ ПЛЮСОМ • Опыт оптимизации и оптимизации DL-моделей с помощью ONNX, TensorRT • Проактивная жизненная позиция • Знание методов интерпретации моделей (SHAP, LIME) и уязвимостей ML-моделей. • Опыт интеграции ML-моделей в реальные сервисы и взаимодействия с командами разработки. • Желание расти, предлагать новые решения и улучшать продукты. УСЛОВИЯ РАБОТЫ - оформление по ТК в аккредитованной ИТ компании - график работы 5/2 с началом рабочего дня с 9:00 или 10:00 - возможен гибкий график работы для студентов (минимум 20 часов в офисе) - ведение задач в единой системе, актуализация вики и гайдов - обучение по продуктам компании и корпоративная библиотека - возможность приобретения обучающих курсов за счет компании - проекты в области информационной безопасности и коммуникации Откликнуться: @digrrr89

#вакансия#ML#senior#parttime#remote#удаленка Вакансия: Senior ML-инженер Компания: Лайв Тайпинг Формат работы: удаленно, аутстаф Варианты оформления: ИП или самозанятость Уровень ЗП: от 270 000₽ до 310 000₽ в месяц Порядок расчётов: T&M Гражданство и локация кандидата: РФ Опыт в роли ML-инженера: от 5 лет Привет! Мы – компания Лайв Тайпинг. Уже более 14 лет создаём мобильные приложения и веб-сервисы для наших клиентов. Мы сотрудничали с такими известными брендами, как Sephora, ИЛЬ ДЭ БОТЭ, PepsiCo, Samsung, Mastercard. Входим в топ-20 лучших мобильных разработчиков России. Ищем разработчика, который захочет сотрудничать с нами по аутстаф-модели. Ты нам подходишь, если: · Имеешь опыт коммерческой разработки и внедрения ML-моделей в production от 5 лет. · Имеешь опыт коммерческой разработки на Python и уверенно владеешь стеком библиотек (pandas, scikit-learn, numpy, PyTorch/TensorFlow). · Имеешь опыт развертывания моделей в production (Docker). · Обладаешь глубокими знаниями в области машинного обучения: как классические методы, так и нейронные сети (CNN, RNN, Transformers). · Имеешь практический опыт в одном или нескольких направлениях: Computer Vision, NLP, Recommendation Systems или Generative AI. · Умеешь работать с реляционными и NoSQL базами данных, пишешь эффективный SQL-запросы. Будет плюсом: · Имеешь опыт работы DevOps-инженером от 3 лет. · Опыт работы с облачными платформами (Yandex Cloud, AWS, GCP, Azure) и их ML-сервисами (SageMaker, Vertex AI, Yandex DataSphere). · Опыт настройки и использования MLOps инструментов (Kubeflow, MLflow, Airflow, Evidently). · Знание фреймворков для работы с большими данными (Apache Spark). · Опыт работы с Kubernetes для оркестрации ML-сервисов. · Навыки разработки и оптимизации высоконагруженных Python-приложений (asyncio, FastAPI). Преимущества работы с нами: · Гибкий график и работа на удалёнке · Мы берем на себя все заботы по поиску проекта, общения с заказчиком и оплате · Возможность совмещать с другими проектами · Возможность взять следующий проект, если нам понравится сотрудничать друг с другом · Заботливое сопровождение твоей работы на проекте на всех этапах Мы с удовольствием примем тебя в нашу команду и поможем включиться в работу! Буду рада обсудить детали: Наташа 📩ТГ @natalyrie

#ML#NLP#LLM#RL#remote#huggingface Компания: High Sky; Позиция: Senior LLM-Engineer для решения задачи SWE Вилка: от 8000$ до 15000$; Формат: удаленная работа; Занятость: full-time; Опыт: от 6 лет. Мы - динамично развивающийся стартап, решающий различные задачи AI в соревновательном формате: генерация текста, аудио и видео, обогащение данных, предиктивная аналитика. Мы осуществляем полный цикл работы над продуктом: от анализа бизнес-задачи до вывода в продакшен полноценного решения Находимся в поиске Senior LLM-Engineer для решения задачи SWE Чем предстоит заниматься: - Главная задача - разработать агента для решения SWE задач - обучение LLM - написание кода агента, запускаемого в sandbox - fine-tuning LLM - Построение пайплайнов валидации и оценки моделей и агентов - Сбор, очищение данных - Выбор архитектур и pre-trained моделей - Объединение моделей и адаптеров Требования к кандидату: - Опыт обучения LLM (fine-tuning / pre-training) от 2 лет - Опыт применения различных методов обучения LLM - Опыт с различными pre-trained моделями - Опыт работы с экосистемой huggingface: transformers, datasets, peft, trl - Хорошее понимание теоретической базы NLP, transformers, LLM. Понимание всех циклов предобучения и файнтюнинга, RL, classic ML - Опыт коммерческой разработки с нуля - Опыт работы от 6 лет - Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики; Будет плюсом: - Опыт решения задачи SWE-bench - Научные исследования по Computer Science - Призовые места в соревнованиях (kaggle, boosters), опыт участия в хакатонах - ШАД / Школа 21 Что мы предлагаем: - Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени; - Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации; - Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте; - Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат. Ценим порядочность, честность и открытость; - Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»; - Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа без привязке к стране. Для отклика пишите@perovvaa📩

#вакансия#data#scientist#ML#remote#удаленка Название компании: deeplay Формат работы: Удаленка Занятость: Полная Контакты: @hitommooo Мы разрабатываем роботов-аниматоров для интеллектуальных карточных игр: покер, бридж, маджонг, преферанс. Аниматоры создают активность на игровой платформе, привлекая пользователей 🎲🧩 Ищем сильного Middle Data Scientist 🎯 Что по задачам? - Разработка инструментов, автоматических отчётов и методов кластеризации данных и системы мониторинга работы ML-моделей - Контроль качества ML-моделей, обнаружение дата-дрифта и поддержание качества предсказаний на необходимом уровне - Аналитика данных, проверка гипотез, исследования данных и методов 🧑‍💻Наши ожидания - Коммерческий опыт работы в должности Data Scientist от 3х лет - Уверенное знание ML (опыт работы с полным ML-пайплайном) - Знание методов статистического анализа данных (EDA, LDA, MDS) - Знание методов кластеризации и её оценки, методов понижения размерности - Опыт программирования на Python - Знание различных видов визуализаций в python, любовь к графикам — приветствуется 🍪Мы предлагаем - Полностью удаленный формат работы - График работы с гибким началом и окончанием рабочего дня - Ежегодно проводим performance review, по итогу которых намечаем планы развития сотрудника - Частичная компенсация расходов на медицинские услуги, бассейн, массаж - Частичная компенсация расходов на спорт - Материальная помощь к важным событиям и в сложных жизненных ситуациях - Регулярные шаринги знаний, хакатоны, митапы, трансляции, турниры - Изучение английского языка для всех желающих 2 раза в неделю 📩 Контакты:@hitommooo