TL;DR
Data Scientist (ML-сервисы): Разработка и оптимизация ML-сервисов Yandex Cloud и продуктов поверх них с акцентом на анализ пользовательского опыта и построение метрик качества. Фокус на создание процессов разметки данных для обучения моделей и проверку продуктовых гипотез с использованием ML.
Локация: Гибридный формат работы в Москве или Санкт-Петербурге
Зарплата: 300 000 — 490 000 ₽/мес на руки
Компания
Yandex Cloud — публичная облачная платформа, предоставляющая масштабируемую инфраструктуру, сервисы хранения данных, инструменты машинного обучения и средства разработки для бизнеса.
Что делать
- Анализировать пользовательский опыт и строить метрики и процессы оценки качества ML-сервисов и продуктов.
- Разрабатывать процессы сбора и разметки данных для обучения ML-моделей, оценивать и улучшать качество процессов.
- Помогать проверять продуктовые гипотезы, разрабатывать и анализировать прототипы, выбирать лучшие решения.
Требования
- Пишете на Python.
- Хорошо знаете статистику.
- Разбираетесь в современных методах ML и NLP.
- Обрабатывали и анализировали большие объёмы данных с помощью pandas, SQL, статистических пакетов, библиотек для визуализации данных, Spark SQL, Spark, Hadoop.
- Работали с системами контроля версий, например с Git.
Хорошо, если есть
- Работали с DataLens.
- Работали с краудсорсингом (Яндекс Толокой, Яндекс Заданиями).
Культура и преимущества
- Расширенная медицинская страховка для сотрудников и возможность страхования для родственников.
- Внутренняя образовательная платформа, менторство, оплата участия в конференциях.
- Спортзалы в офисах, бесплатные онлайн-тренировки с FITMOST и скидки в фитнес-клубах.
- Гибкий график работы.
- Льготные жилищные займы для сотрудников российских офисов.
- Поддержка для семей с детьми (страхование, детские дни, подарки).
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →