Вакансия из Telegram канала - Название доступно после авторизации
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указана
На похожих ролях по рынку
$2.7к$3.5кмедиана$4.3к
39 в выборке
На международном рынке: $64к/год ($41к - $145к)
72
Хорошая вакансия
развернуть
В вакансии четко распределены задачи между разработкой и коммуникациями, стек современный с упором на Big Data. Единственные минусы - скрытое название компании и отсутствие вилки.
Кликните для подробной информации
Зарплата не указанаКомпания скрытаСовременный стекПонятный scope
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
#vacancy #DataScience
Data Science / Machine Learning
Компания: NDA.
Локация: РФ.
Вилка: по запросу.
Задачи:
Примерно 70% времени вы будете заниматься практической ML-разработкой: писать код, проводить исследования и эксперименты. Остальные 30% времени уйдут на общение, подготовку презентаций и работу с требованиями.
ТРЕБОВАНИЯ
Основные требования
•Опыт в Data Science / Machine Learning от 2 лет.
• Умение четко оценивать сроки и реалистично подходить к постановке задач.
• Прагматизм: готовность искать рабочие решения, а не идеальные, но нереализуемые модели.
• Ответственность: завершать проекты, а не бросать их на полпути.
• Глубокое знание Python, SQL и PySpark:
◦ Разработка ETL-процессов для обработки больших данных (чтение, трансформация, агрегация, запись).
◦ Оптимизация Spark-запросов (партиционирование, кэширование, работа с broadcast-переменными).
• Знание основных ML-фреймворков (Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch).
• Опыт работы с данными: обработка, анализ, feature engineering.
• Общительность и неконфликтность – умение работать в команде и эффективно коммуницировать с коллегами.
Плюсом будет:
• Опыт продакшн-разработки (не только исследования).
• Понимание, как устроены процессы в бизнесе, а не только в Jupyter Notebook.
• Умение запускать ML-модели в PySpark:
◦ Использование Spark MLlib для распределенного обучения.
◦ Работа с PySpark Pandas UDFs для эффективного применения ML-моделей к большим данным.
СТЕК ТЕХНОЛОГИЙ
Data ScienceMachine LearningPythonSQLPySparkScikit-learnTensorFlowPyTorchSpark MLlibPySpark Pandas UDFs
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 →
Текст вакансии взят без изменений
Источник - Telegram канал. Название доступно после авторизации