Вакансия из Telegram канала - Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
TL;DR
Senior Data Scientist (Python/ML): Разработка и внедрение моделей машинного обучения, подготовка данных и построение прогнозных решений с акцентом на A/B-тестирование, причинно-следственный анализ и MLOps. Фокус на проектировании ML-архитектуры, развертывании моделей в Hadoop/Kubernetes/Airflow и оптимизации SQL/Spark-пайплайнов.
#ds #datascientist #vacancy #job #вакансия
Data Scientist ️Senior
Локация кандидата: РФ
Формат: Удаленный
Описание задачи
Разработка программного кода
Требования
Алгоритмы и структуры данных
Умеет оценивать сложность алгоритмов
Знает алгоритмы и структуры данных из стандартного курса
Знает оценку сложности структур из для стандартной библиотеки
Знакомство с алгоритмами из расширенного набора: вероятностные, алгоритмы во внешней памяти, алгоритмы на графах ТВиМС
Предельные теоремы и умение их применять проверка гипотез бутстреп A/B-тестыусловия сходимости variance reduction causal inference байесовская оптимизация графические модели гауссовские процессы ML Понимает ML-алгоритмы, включая SOTA-методы, в своей области.
Эффективно адаптирует их для решения задач при необходимости.
Строит модели из стандартных компонент.
Понимает шаги жизненного цикла ML-разработки и их взаимодействие в проекте и разрабатывает архитектуру для продукта.
Понимает, какие бизнес-метрики для модели нужно мониторить
Может предложить прокси-метрики и функцию потерь, связанные с бизнес-метриками
Может докатить простую модель в пилот имплементировать метод по статье встроить компонент в существующий пайплайн
Знаком с менее распространенными методами МО (например: байесовские модели/PGM/VBI, RL и прочее).
Выстраивает подход к прогнозированию понимает ограничения методов, прокси-метрик и необходимость использования новых знание SOTA в отдельных областях MLOps
Разово может зафиттить модель, по запросу проверить, жива ли она, обновить развернуть какое-либо необходимое ПО в кластере версионирование моделей, данных мониторинг работы моделей, качества данных
Выстраивание инфраструктуры прогнозирования SQL
Простые запросы (select'ы/группировки и т.д.)
Обязанности
"Разработка кода и тестов на python, участие в командной разработке, участие в код-ревью Разрабатывает архитектуру систем, использующих машинное обучение
Подготовка данных для моделирования (получение, очистка)
Расчет результатов АБ-тестов, дизайн АБ-тестов
Построение моделей машинного обучения
Разворачивание моделей и сервисов в контуре х5 (hadoop/k8s/airflow)
Написание запросов на SQL, оптимизация запросов (spark, в частности)
Предлагает идеи для улучшения модели/подхода
Предлагает прокси-метрики и функции потерь, связанные с бизнес-метриками
Контроль соответствия результатов работы менеджеров по работе с большими данными в релизах продуктов больших данных.
Техническая реализация data-science решений на продуктах департамента.
Формирование требований к данным для разработки математических моделей в рамках релизов продуктов больших данных.
Анализ предметной области с целью повышения качества моделей и формирования предложений по достижению целей проектов и продуктов больших данных"
Жду ваши резюме здесь
Data Scientist ️Senior
Локация кандидата: РФ
Формат: Удаленный
Описание задачи
Разработка программного кода
Требования
Алгоритмы и структуры данных
Умеет оценивать сложность алгоритмов
Знает алгоритмы и структуры данных из стандартного курса
Знает оценку сложности структур из для стандартной библиотеки
Знакомство с алгоритмами из расширенного набора: вероятностные, алгоритмы во внешней памяти, алгоритмы на графах ТВиМС
Предельные теоремы и умение их применять проверка гипотез бутстреп A/B-тестыусловия сходимости variance reduction causal inference байесовская оптимизация графические модели гауссовские процессы ML Понимает ML-алгоритмы, включая SOTA-методы, в своей области.
Эффективно адаптирует их для решения задач при необходимости.
Строит модели из стандартных компонент.
Понимает шаги жизненного цикла ML-разработки и их взаимодействие в проекте и разрабатывает архитектуру для продукта.
Понимает, какие бизнес-метрики для модели нужно мониторить
Может предложить прокси-метрики и функцию потерь, связанные с бизнес-метриками
Может докатить простую модель в пилот имплементировать метод по статье встроить компонент в существующий пайплайн
Знаком с менее распространенными методами МО (например: байесовские модели/PGM/VBI, RL и прочее).
Выстраивает подход к прогнозированию понимает ограничения методов, прокси-метрик и необходимость использования новых знание SOTA в отдельных областях MLOps
Разово может зафиттить модель, по запросу проверить, жива ли она, обновить развернуть какое-либо необходимое ПО в кластере версионирование моделей, данных мониторинг работы моделей, качества данных
Выстраивание инфраструктуры прогнозирования SQL
Простые запросы (select'ы/группировки и т.д.)
Обязанности
"Разработка кода и тестов на python, участие в командной разработке, участие в код-ревью Разрабатывает архитектуру систем, использующих машинное обучение
Подготовка данных для моделирования (получение, очистка)
Расчет результатов АБ-тестов, дизайн АБ-тестов
Построение моделей машинного обучения
Разворачивание моделей и сервисов в контуре х5 (hadoop/k8s/airflow)
Написание запросов на SQL, оптимизация запросов (spark, в частности)
Предлагает идеи для улучшения модели/подхода
Предлагает прокси-метрики и функции потерь, связанные с бизнес-метриками
Контроль соответствия результатов работы менеджеров по работе с большими данными в релизах продуктов больших данных.
Техническая реализация data-science решений на продуктах департамента.
Формирование требований к данным для разработки математических моделей в рамках релизов продуктов больших данных.
Анализ предметной области с целью повышения качества моделей и формирования предложений по достижению целей проектов и продуктов больших данных"
Жду ваши резюме здесь
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 -