МА
Марс
Специалист по машинному обучению и аналитике данных/Data Scientist
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ
Что JobRadar наблюдает сейчас
Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.
Последнее подтверждение28 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
Описание вакансии
Мы ищем Data science инженера в нашу команду. Ключевая задача — обучение предсказательных и оптимизационных моделей для различных сфер нашего бизнеса.
Что вы будете делать:
- Проектировать и реализовывать высоконагруженные алгоритмы прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов, а также применять оптимизационные методы
- Анализировать внутренние данные компании для оптимизации и совершенствования процессов и бизнес-стратегий
- Проводить оценку эффективности и точности новых источников данных и методов сбора данных
- Создавать другие ML-based сервисы, направленные на улучшение точности прогнозирования, оптимизации костов, увеличение прибыли
Если вы умеете находить инсайты, строить ML-модели и уверенно взаимодействуете с бизнесом и ИТ-командами - присоединяйтесь!
Задачи:
- Сбор, очистка и подготовка данных из различных источников для дальнейшего анализа.
- Проведение первичного анализа данных: выявление закономерностей и аномалий, создание визуализаций.
- Разработка и внедрение моделей машинного обучения (включая регрессию, классификацию и кластеризацию), особый фокус на разработку моделей, связанных с временными рядами.
- Разработка оптимизатора, основанного на линейной и смешанно-целочисленной оптимизации, LP, MILP
- Оценка качества моделей, настройка гиперпараметров и проведение кросс-валидации.
- Участие в интеграции моделей в бизнес-процессы компании.
- Подготовка аналитических отчетов.
- Эффективное взаимодействие с представителями бизнеса и техническими командами.
- Улучшение текущих подходов и изучение новых инструментов и алгоритмов.
Мы ожидаем:
- Знание современных алгоритмов машинного обучения и оптимизации;
- математическая статистика и основы машинного обучения: линейные модели, Random Forest, LSTM;
- работа с временными рядами: очистка, прогнозирование, кросс-валидация; библиотеки градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM, CatBoost;
- глубокое обучение для временных рядов: LSTM, Prophet, DeepAR;
- методы дискретной…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.
ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU