Дата инженер

• обработка данных;

• генерация гипотез;

• построение пайплайна расчета признаков;

• обучение моделей;

• оборачивание модели кодом;

• настройка онлайн и оффлайн мониторингов;

• валидация работы моделей;

• общаться с бизнес-заказчиком;

• проведение анализ экономического эффекта изменений логики принятия решений.

Социальный пакет

В условиях работы и компенсациях работодатель указал: медицинское обслуживание, условия для приема пищи во время перерыва.

• опыт работы с задачами машинного обучения/ опыт статистической обработки данных от 1, 5 лет;

• опыт разработки на Python, опыт code review;

• опыт работы с библиотеками для анализа данных: pandas, matplotlib, numpy, sklearn;

• уверенные навыки использования Linux, Jupyter notebook, git, SQL;

• знание основных моделей машинного обучения: градиентный бустинг на основе деревьев решений, логистическая регрессия с регуляризацией, метод ближайших соседей;

• знание способов проверки гипотез;

• опыт самостоятельного ведения темы: анализ требований, декомпозиция, реализация, оценка результата, формулировка выводов, презентация/визуализация результатов;

• базовые навыки в airflow, pyspark, dvc.