Data Scientist

О компании и команде

Tele2 — мобильный оператор, который действует по другим правилам и задаёт тренды телеком-рынка. В нашей команде работает 9000 профессионалов, которые разрабатывают и запускают уникальные цифровые продукты для миллионов абонентов.

Ожидания от кандидата

• Высшее образование: математическое, IT, техническое. (желательно)
• Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и опыт их применения в работе.
• Знание математической статистики.
• Python (pandas, sklearn, xgboost, lightgbm, matplotlib etc.).
• Отличное знание SQL.
• Владение инструментами из стека Hadoop (Hive, Spark).
• Опыт работы с Git, Confluence.
• Способность решать задачи от формулировки проблемы и сбора данных до написания работоспособного кода.
• Глубокое понимание современных подходов в обработке текстовых данных (Transformers, LLM).
• Приветствуется знание и опыт проведения экспериментов с алгоритмами Reinforcement Learning.
• Уверенные знания в области Deep Learning, Pytorch.

Обязанности: 

• Разрабатывать ML-сервисы, связанных с обработкой естественного языка (классификация, суммаризация, NER, персонализация взаимодействия с абонентом).
• Проводить эксперименты с большими языковыми моделями (Llama2, Falcon и др.).
• Разрабатывать классические модели машинного обучения на табличных данных (Spark, Catboost, LightGBM).
• Исследовать новые источники данных и алгоритмов с целью улучшения качества существующих моделей.

Условия работы

• Оформление по ТК РФ.
• Расширенный ДМС, страхование от несчастных случаев и страхование жизни сразу после трудоустройства.
• Корпоративная мобильная связь.
• Гибридный график работы после испытательного срока по согласованию с руководителем.
• Возможность получить помощь опытных психологов, финансистов и юристов по важным жизненным вопросам.
• Материальная помощь при рождении ребенка, вступлении в брак и т. п.
• Возможность выбирать льготы, которые действительно нужны: уровень ДМС, компенсация занятий спортом, массаж, чекап здоровья, изучение иностранных языков и многое другое после трёх месяцев работы.
• Широкие возможности для обучения, в том числе возможность изучить новые навыки и технологии вместе с лучшими провайдерами профессионального образования.