Data Scientist

Команда аналитики больших данных MediaScope расширяет направление Data Science и ищет единомышленников, готовых присоединиться к задачам по развитию моделей искусственного интеллекта для медиарынка. Уже сейчас ни один продукт компании не обходится без методов продвинутой аналитики, в том числе основанных на методах машинного обучения. Мы всё быстрее и чаще выводим новые модели в PROD. На данный момент нам требуются Старший аналитик.

Чем вы будете заниматься:

  • Участвовать в настройке мониторинга метрик качества моделей
  • Обеспечивать интерпретацию результатов прогнозов
  • EDA (exploratory data analysis) — объединять массивы данных из различных источников, исследовать их структуру и искать закономерности, формировать и проверять гипотезы на основе данных
  • Строить пайплайны обработки данных и обучения моделей
  • Сопровождать и развивать существующий комплекс обработки данных
  • Поиск, обнаружение аномалий в данных и настройка оповещений о критических изменениях

Мы предлагаем:

  • Возможность работать из дома в условиях самоизоляции и гибкий подход к рабочему графику
  • При необходимости - современный и комфортный офис класса А в пешей доступности от м. Савеловская и м. Марьина Роща
  • Конкурентную заработную плату
  • Официальное оформление: все процессы согласно ТК
  • Заботу о вашем здоровье – хорошую страховку ДМС, включающую обслуживание в ведущих центрах Москвы
  • Соблюдение необходимых мер по обеспечению безопасности здоровья в офисном пространстве
  • Дружелюбную корпоративную культуру, приятных коллег и отсутствие дресс-кода
  • Корпоративные скидки у различных партнеров компании

Нужно быть готовым к участию в проекте на всех этапах от формирования гипотезы до сборки ML-конвейера в production:

  • Построение прототипа
  • Продуктивизация, покрытие тестами
  • Разворачивание в виде сервиса с мониторингом метрик качества

Требования:

  • Уверенное знание python
  • Опыт работы с основными библиотеками машинного обучения (pydata, scikit-learn, xgboost, lightgbm, pytorch)
  • Опыт внедрения моделей машинного обучения в промышленную эксплуатацию
  • Знание основ математической статистики, алгоритмов и структур данных
  • Знание основных алгоритмов машинного обучения
  • Умение читать научные статьи
  • Знание SQL
  • bash, git

Будет плюсом:

  • Навыки работы со spark
  • Опыт оптимизации расчётов
  • Опыт работы с docker

Как попасть?

Прием на работу и собеседования - чего ожидать

Подробнее

Присоединяйтесь!

Отправьте нам свое резюме

Заявка будет оформлена на следующие тренинги:
Имя*
Фамилия*
E-mail*
Должность
* Поля, обязательные для заполнения

Использование данных Mediascope