Старший специалист по данным для прогнозного моделирования в Fluvius

Требуемые навыки:

• 3+ года опыта с Scikit-Learn.
• 5+ лет опыта работы с Python, Pandas и Numpy.
• Опыт работы с финансовыми данными и прогнозированием цен на акции.
• Бакалавр или Степень магистра в области науки о данных, статистики, информатики или смежных областях.
• Знание интерактивных брокеров.
• Знание операций машинного обучения (ML Ops).
• Сильные навыки решения проблем и способность работать самостоятельно и совместно.
• Отличные коммуникативные навыки и внимание к деталям.
• Уровень английского языка выше среднего или выше.

Обязанности:

• Разработка и внедрение прогностических моделей для прогнозирования цен на акции.
• Используйте методы машинного обучения с Scikit-Learn для анализа исторических данных о ценах и прогнозирования будущих тенденций.
• Выполняйте манипулирование данными и их предварительную обработку с помощью Pandas и Numpy.
• Проведите исследовательский анализ данных. для выявления закономерностей и получения ценной информации.
• Сотрудничайте с инженерами и членами команды для интеграции прогнозных моделей в производственную среду.
• Постоянно отслеживайте и совершенствуйте модели для повышения точности и производительности.
• li>Работа с данными в реальном времени и историческими данными для расширения возможностей прогнозирования.

Описание проекта:

Присоединяйтесь к нашей инновационной команде, которая находится на переднем крае технологий и разрабатывает сложную систему прогнозирования цен на акции. Используйте передовые методы машинного обучения для анализа финансовых данных, получения ценной информации и прогнозирования будущих цен на акции. Тесно сотрудничайте с динамичной командой, чтобы внедрить в производство новейшие прогнозные модели, постоянно повышая точность и производительность нашей системы. 
 

Что мы предлагаем:

• Здоровую рабочую среду< /li>
• Сильная и дружная команда разработчиков.
• Конкурентное вознаграждение.
• Компенсация за обучение.
• Гибкий график.
• 10 оплачиваемых дней отпуска. , 4 оплачиваемых выходных