Data science инженер
Зарплата
от 200 000 до 300 000 ₽
Требования
Местоположение и тип занятости
Компания
Крупнейший оптовый поставщик товаров народного потребления в России
Описание вакансии
О компании и команде
Ищем классного data science инженера для поддержки и расширения возможностей существующих проектов (товарные рекомендации, поиск по картинке), а также для изобретения и реализации новых систем и проектов.
Ожидания от кандидата
Теоретическая подготовка
Требуется:
- Математика (линейная алгебра, дифференциальное исчисление, тервер и статистика).
- Классические алгоритмы машинного обучения (деревья решений, линейная регрессия, логистическая регрессия, метод опорных векторов).
- Метрики качества (точность, полнота, nDCG, ROC-AUC).
- Английский для чтения документации и научных статей.
Желательно:
- Сверточные сети (MobilеNet, EfficientNet).
- Знание подходов для сжатия и быстрого поиска в векторном пространстве: PCA, LSH.
- Композиции алгоритмов (случайный лес, градиентный бустинг).
Практическая подготовка
Требуется:
- Linux, git.
- Знание Python (scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib).
- Знание SQL.
Желательно:
- PostgreSQL, clickhouse.
- Gitlab или подобные системы.
- Знание библиотек для работы с нейросетями (одной или нескольких: keras, tensorflow, pytorch).
- Опыт работы с hadoop и apache-spark.
- Знание Scala.
- Опыт доведения моделей машинного обучения до production.
Какими задачами предстоит заниматься:
- Поддержка существующих проектов (товарные рекомендации, поиск по картинке, улучшение поисковой системы).
- Расширение возможностей существующих проектов.
- Разработка новых систем (прогнозирование оттока, прогнозирование спроса).
Условия работы
- IT-офис на выбор: Черняховского, 86 или свой дом :)
- Оклад по результатам собеседования (ограничен только опытом и знаниями).
- Возможность работать в крупном, постоянно развивающемся E-commerce проекте с интересными задачи в области Data Science.
- Поездки на IT-конференции, митапы, учебные курсы за счёт компании.
- Команда профессионалов, в которой принято совершенствоваться и делиться знаниями.
- Гибкое начало рабочего дня (выход с 7:00 до 11:00).
- Бесплатный спортзал на территории компании, штатный тренер.
- Терапевт и стоматолог на территории компании.