Инженер по науке о данных (с опытом машинного обучения) в Tallium

Tallium в поиске опытного Data Science инженера с экспертизой/знаниями. полученные данные в прибыльные решения.Необходимые навыки: опыт работы от 3-х лет в качестве Data Science Engineer / Machine Learning Engineer / Data Analyst; предыдущий опыт в банкинге или на финтех проектах; опыт работы с большими объемами данных и их анализом ;• понимание математических концепций (линейная алгебра, вероятность, статистика) для понимания алгоритмов машинного обучения;• практика работы с базами данных Oracle, опыт работы с Haddop или аналогичными системами, включая написание запросов, процедур и оптимизацию запросов;• опыт работы с библиотеками Python (Pandas, NumPy) для обработки, чистки и анализа данных; • опыт использовать библиотеки Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) для создания и оптимизации моделей; • опыт работы с алгоритмами машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, нейронные сети и т.д.; • готовность постоянно совершенствовать свои навыки, изучать новые методы и инструменты, касающиеся анализа данных и Data Science. • Английский - intermediate или выше. Вашим преимуществом будет: • знание инструментов BI, умение создавать дашборды для мониторинга работы моделей. • опыт с google cloud.Какие задачи нужно будет выполнять: • разрабатывать модели машинного обучения для определения склонности клиентов к оформлению определенных продуктов, прогнозирование оттока клиентов, рекомендательные системы, разработка моделей для триггерных коммуникаций. • сопровождать модели на протяжении всего их жизненного цикла; обработки данных; • разрабатывать функции и процедуры. Что мы предлагаем? - долгосрочное сотрудничество и большой, интересный проект; - конкурентную и стабильную финансовую компенсацию с просмотрами; - оплачиваемый отпуск и больничные; для отдыха в центре Киева возле г. Олимпийска; - гибкий график работы; - отличные возможности для профессионального роста внутри компании; - медицинское страхование; - компенсацию уроков английского; - бюджет на личное профильное развитие; - насыщенный досуг и качественную корпоративную культуру.