Data Scientist (ML, AI, Big Data, Python)

Sarex - это инновационный SaaS-продукт, предназначенный для цифровизации строительства и телекома.

Дроны, робототехника, лазерное сканирование и фотограмметрия - мы используем современные технологии, чтобы помогать нашим клиентам зарабатывать больше. Мы уже сотрудничаем с такими компаниями как ГК “ПИК” и ПАО “МТС” и являемся резидентами Сколково.

Мы ищем Machine Learning разработчика для проведения экспериментов и воплощения в жизнь интересных кейсов использования ML в таких “нетрадиционных” отраслях как строительство и телеком. Вас ожидает необычное применение нейронных сетей и градиентного бустинга для решения практических задач крупного бизнеса - автоматическое распознавание дефектов на вышках сотовой связи и выявление ошибок в строительстве по 3D-моделям и BIM-моделям.

Наш идеальный кандидат

1. Может понять и повторить результаты, описанные в статье:
   http://www.sersc.org/journals/IJCA/vol9_no7/17.pdf
2. Хочет принимать участие во встречах с крупнейшими российскими компаниями и формировать требования к продукту
3. Способен быстро доводить идеи до продакшена

Требования

• Уверенное знание и опыт в машинном обучении;
• Опыт разработки на Python;
• Представление о sklearn, tensorflow, theano, xgboost etc.
• Опыт взаимодействия с API;
• Опыт работы с python-фреймворками (NumPy, Pandas, pymongo etc.);
• Умение работать с системой контроля версий Git;

Обязанности

• Проведение экспериментов и их последующее доведение до продакшн состояния;
• Предобработка и очистка данных, построение признаков (feature engineering)
• Интеграция ML-решений в существующие продукты;

Nice to have

• Опыт участия в соревнованиях Kaggle
• Опыт использования Python (nltk, tensorflow, pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib)
• Знание MATLAB / R
• Опыт работы с большими объемами данных, использования инструментов экосистемы Hadoop (Spark, Hive, Yarn);
• Широкий математический кругозор (теория игр, теория графов, комбинаторика, задачи мат. физики и др.), опыт моделирования разнообразных физических и экономических процессов;

Приветствуются ссылки на Github, Habrahabr, личный блог, статьи и т.д.