Data Scientist

Местоположение и тип занятости

МоскваПолный рабочий день

Компания

Стройматериалы, сборные конструкции для ремонта и строительства (продвижение, оптовая торговля)

Описание вакансии

О компании и команде

Более 300 человек в Тюменском и Московском центрах разработки принимают активное участие в проектах компании, направленных на разработку наших внутренних ERP систем, приложений, интернет-магазинов.

Ищем специалиста Data Science и Machine Learning для решения задач в области DIY ритейла, е-commerce для крупной компании с развитой сетью филиалов.

Чем предстоит заниматься:

  • Извлечение сырых данных, написание запросов к разнородным СУБД;
  • обработка данных – очистка, обогащение, проверка качества;
  • построение моделей машинного обучения (прогноз, классификация, кластеризация и т.п.);
  • внедрение построенных моделей в виде интеллектуального компонента для микросервисов, выполняющих бизнес-задачи;
  • выявление закономерностей в данных и описание их в виде аналитических отчетов;
  • проверка гипотез от бизнеса на данных;
  • презентация результатов работы бизнесу.

Ожидания от кандидата

  • Высшее техническое/экономическое образование;
  • знание математической статистики, теории вероятностей, основ математического анализа и векторной алгебры;
  • знание одного из языков программирования–Python, SAS Base;
  • знание SQL;
  • знание основных моделей машинного обучения (для прогнозирования, классификации, кластеризации);
  • опыт работы в данной сфере - 1 год и более.

Будет плюсом:

  • Опыт работы с логистическими задачами (оптимальная доставка и тп);
  • знание нейросетевых моделей и фреймворков (для работы с текстовыми данными, изображениями, видео, аудио);
  • наличие выполненных проектов по машинному обучению (проекты на GitHub, аккаунт в kaggle, научные или популярные публикации, участие в других конкурсах);
  • наличие сертификатов, подтверждающих навыки работы в SAS Viya либо в SAS Enterprise Miner;
  • наличие сертификатов о прохождении обучения.

Стек используемых технологий:

SQL, SAS Base/CASL, Python (numpy, pandas, sklearn, matplotlib/seaborn, nltk, keras/pytorch/tensorflow), SAS Viya, SAS Enterprise Miner, алгоритмы машинного обучения.

Условия работы

  • Официальное трудоустройство с первого рабочего дня;
  • официальная заработная плата, уровень обсуждается на собеседовании;
  • система наставничества и обучения на период испытательного срока (3 месяца);
  • комфортный офис в центре города (после испытательного срока гибридный формат работы);
  • возможность посещать конференции, митапы и другие мероприятия за счет компании.