ML-аналитик

Мы предлагаем:

• Работу в крупной стабильной Компании - лидере рынка;

• Официальное оформление по ТК РФ в штат Компании на бессрочной основе;

• График работы 5/2 с 9:00 до 18:00;

• Гибкий формат работы: возможность работы удаленно, если вы находитесь в другом регионе РФ;

• Конкурентоспособную заработную плату: оклад + годовую премию;

• Возможности профессионального развития и карьерного роста.

Вам предстоит:

• Проектирование баз данных: создание структуры хранения данных, сборка и объединение разрозненных источников (показания датчиков, журналы систем, внешние параметры) в единые аналитические витрины.

• Исследование массивов данных: проведение детального разведочного анализа (EDA), выявление аномалий, расчет корреляций, взаимных влияний и лаговых эффектов между параметрами.

• Прогнозное моделирование: разработка, валидация и калибровка моделей машинного обучения для прогнозирования целевых показателей технологического процесса.

• Применение Байес-методов: построение вероятностных моделей для оценки рисков и доверительных интервалов в условиях неполноты информации или высокой зашумленности данных.

Мы ожидаем:

• Образование: оконченное высшее образование по направлениям: Прикладная математика, Математическая статистика, Компьютерные науки, Мехмат, Физтех (приоритет выпускникам сильных математических школ — МГУ, МФТИ, НИУ ВШЭ, СПбГУ, НГУ и профильных технических вузов).

• Стаж: от 1 до 3 лет коммерческого опыта в сфере анализа данных, Data Science или прикладного математического моделирования.

• Опыт успешного объединения разрозненных и «грязных» массивов данных в единую консистентную базу.

• Практический опыт решения задач прогнозирования и поиска корреляционных/причинно-следственных связей на реальных данных.

• Языки программирования: уверенный Python (библиотеки NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, Statsmodels).

• Байесовский анализ: практические навыки работы с вероятностным программированием (PyMC, Stan, ArviZ, MCMC-сэмплирование, байесовская…